論文の概要: FoodLMM: A Versatile Food Assistant using Large Multi-modal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14991v2
• Date: Fri, 12 Apr 2024 14:21:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 19:25:50.678085
• Title: FoodLMM: A Versatile Food Assistant using Large Multi-modal Model
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルを用いた多機能食品アシスタントFoodLMM
• Authors: Yuehao Yin, Huiyan Qi, Bin Zhu, Jingjing Chen, Yu-Gang Jiang, Chong-Wah Ngo,
• Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 本稿では,多機能なLMMに基づく多目的食品アシスタントであるFoodLMMを提案する。 本稿では,食品の栄養価と複数のセグメンテーションマスクを予測するために,一連の新しいタスク固有のトークンとヘッドを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.76271649854542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Multi-modal Models (LMMs) have made impressive progress in many vision-language tasks. Nevertheless, the performance of general LMMs in specific domains is still far from satisfactory. This paper proposes FoodLMM, a versatile food assistant based on LMMs with various capabilities, including food recognition, ingredient recognition, recipe generation, nutrition estimation, food segmentation and multi-round conversation. To facilitate FoodLMM to deal with tasks beyond pure text output, we introduce a series of novel task-specific tokens and heads, enabling the model to predict food nutritional values and multiple segmentation masks. We adopt a two-stage training strategy. In the first stage, we utilize multiple public food benchmarks for multi-task learning by leveraging the instruct-following paradigm. In the second stage, we construct a multi-round conversation dataset and a reasoning segmentation dataset to fine-tune the model, enabling it to conduct professional dialogues and generate segmentation masks based on complex reasoning in the food domain. Our fine-tuned FoodLMM achieves state-of-the-art results across several food benchmarks. We will make our code, models and datasets publicly available.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。 しかし、特定の領域における一般LMMの性能は、まだ十分ではない。 本稿では,食品認識,食材認識,レシピ生成,栄養推定,食品セグメンテーション,多ラウンド会話など,多機能なLMMに基づく多目的食品アシスタントであるFoodLMMを提案する。 FoodLMMは、純粋なテキスト出力以上のタスクに対処するために、一連の新しいタスク固有のトークンとヘッドを導入し、食品の栄養価と複数のセグメンテーションマスクを予測する。 私たちは2段階のトレーニング戦略を採用しています。 最初の段階では、インストラクションフォローのパラダイムを活用することで、複数の公開食品ベンチマークをマルチタスク学習に活用する。 第2段階では、多ラウンド会話データセットと推論セグメンテーションデータセットを構築し、モデルを微調整し、プロの対話を行い、食品領域における複雑な推論に基づいてセグメンテーションマスクを生成する。 微調整したFoodLMMは、いくつかの食品ベンチマークで最先端の結果が得られます。 コード、モデル、データセットを公開します。

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