論文の概要: LEGO:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06071v3
• Date: Mon, 15 Jan 2024 06:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 11:59:29.325217
• Title: LEGO:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model
• Title（参考訳）: lego:言語拡張マルチモーダルグラウンドモデル
• Authors: Zhaowei Li, Qi Xu, Dong Zhang, Hang Song, Yiqing Cai, Qi Qi, Ran Zhou, Junting Pan, Zefeng Li, Van Tu Vu, Zhida Huang, Tao Wang
• Abstract要約: 言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルであるLEGOを提案する。 提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。 ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.44099961048236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Multi-modal large language models have demonstrated impressive performance across various tasks in different modalities. However, existing multi-modal models primarily emphasize capturing global information within each modality while neglecting the importance of perceiving local information across modalities. Consequently, these models lack the ability to effectively understand the fine-grained details of input data, limiting their performance in tasks that require a more nuanced understanding. To address this limitation, there is a compelling need to develop models that enable fine-grained understanding across multiple modalities, thereby enhancing their applicability to a wide range of tasks. In this paper, we propose LEGO, a language enhanced multi-modal grounding model. Beyond capturing global information like other multi-modal models, our proposed model excels at tasks demanding a detailed understanding of local information within the input. It demonstrates precise identification and localization of specific regions in images or moments in videos. To achieve this objective, we design a diversified dataset construction pipeline, resulting in a multi-modal, multi-granularity dataset for model training. The code, dataset, and demo of our model can be found at https: //github.com/lzw-lzw/LEGO.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルは、様々なタスクにおいて異なるモーダルで印象的なパフォーマンスを示している。 しかし、既存のマルチモーダルモデルは、各モーダル内でのグローバルな情報の収集に重点を置いている。 したがって、これらのモデルは入力データの詳細な詳細を効果的に理解する能力がなく、より微妙な理解を必要とするタスクのパフォーマンスを制限している。 この制限に対処するためには、複数のモダリティをまたいできめ細かな理解を可能にし、幅広いタスクに適用性を高めるモデルを開発する必要がある。 本稿では,言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルであるLEGOを提案する。 他のマルチモーダルモデルのようなグローバルな情報をキャプチャする以外に、提案モデルでは、入力内のローカル情報の詳細な理解を要求するタスクに優れています。 ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。 この目的を達成するために,多様なデータセット構築パイプラインを設計し,モデルトレーニングのためのマルチモーダル・マルチグラニュラ性データセットを作成する。 私たちのモデルのコード、データセット、デモは、https: //github.com/lzw-lzw/LEGOにある。

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