論文の概要: VCoder: Versatile Vision Encoders for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14233v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 18:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 16:58:33.405345
• Title: VCoder: Versatile Vision Encoders for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: VCoder: マルチモーダル大規模言語モデルのためのVersatile Vision Encoder
• Authors: Jitesh Jain, Jianwei Yang, Humphrey Shi
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年,視覚言語タスクにおける優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、ある画像内のエンティティを識別またはカウントするよう促された場合、既存のMLLMシステムは失敗する。 We propose using Versatile vision enCoders (VCoder) as perception eyes for Multimodal LLMs。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.95488342139727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans possess the remarkable skill of Visual Perception, the ability to see and understand the seen, helping them make sense of the visual world and, in turn, reason. Multimodal Large Language Models (MLLM) have recently achieved impressive performance on vision-language tasks ranging from visual question-answering and image captioning to visual reasoning and image generation. However, when prompted to identify or count (perceive) the entities in a given image, existing MLLM systems fail. Working towards developing an accurate MLLM system for perception and reasoning, we propose using Versatile vision enCoders (VCoder) as perception eyes for Multimodal LLMs. We feed the VCoder with perception modalities such as segmentation or depth maps, improving the MLLM's perception abilities. Secondly, we leverage the images from COCO and outputs from off-the-shelf vision perception models to create our COCO Segmentation Text (COST) dataset for training and evaluating MLLMs on the object perception task. Thirdly, we introduce metrics to assess the object perception abilities in MLLMs on our COST dataset. Lastly, we provide extensive experimental evidence proving the VCoder's improved object-level perception skills over existing Multimodal LLMs, including GPT-4V. We open-source our dataset, code, and models to promote research. We open-source our code at https://github.com/SHI-Labs/VCoder
• Abstract（参考訳）: 人間は視覚的な知覚の卓越したスキルを持ち、目に見えるものを見たり理解したりする能力を持ち、視覚の世界を理解するのに役立ち、そして理性を持っている。 MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年,視覚的質問応答や画像キャプション,視覚的推論や画像生成など,視覚言語タスクにおける印象的なパフォーマンスを実現している。 しかし、ある画像内のエンティティを識別またはカウントするよう促された場合、既存のMLLMシステムは失敗する。 知覚と推論のための正確なMLLMシステムの開発を目指して,マルチモーダルLLMの知覚眼としてVersatile Vision enCoders(VCoder)を提案する。 我々は,VCoderにセグメンテーションや深度マップなどの知覚モダリティを与え,MLLMの知覚能力を向上させる。 第2に、COCOの画像を活用し、市販の視覚知覚モデルから出力し、オブジェクト認識タスク上でMLLMをトレーニングおよび評価するためのCOCOセグメンテーションテキスト(COST)データセットを作成する。 第3に,COSTデータセット上でMLLMの物体知覚能力を評価する指標を導入する。 最後に、GPT-4Vを含む既存のマルチモーダルLLMに対して、VCoderのオブジェクトレベルの認識能力の向上を実証する広範な実験的な証拠を提供する。 研究を促進するために、データセット、コード、モデルをオープンソースにしています。 私たちは、https://github.com/SHI-Labs/VCoderでコードをオープンソース化しました。

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