論文の概要: From Training-Free to Adaptive: Empirical Insights into MLLMs' Understanding of Detection Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17981v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:25:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:29.309172
• Title: From Training-Free to Adaptive: Empirical Insights into MLLMs' Understanding of Detection Information
• Title（参考訳）: 学習自由から適応へ:MLLMにおける検出情報の理解に関する実証的考察
• Authors: Qirui Jiao, Daoyuan Chen, Yilun Huang, Yaliang Li, Ying Shen,
• Abstract要約: 視覚検出モデルは、きめ細かい画像の詳細を認識するのに優れている。 1つの効果的な戦略は、シンプルで効果的なテキスト形式で検出情報を注入することである。 本稿では,MLLMのテキスト検出情報に対する理解に,学習はどのような影響を与えるのか,という疑問に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.57246173437492
• License:
• Abstract: Despite the impressive capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in integrating text and image modalities, challenges remain in accurately interpreting detailed visual elements. Vision detection models excel at recognizing fine-grained image details, prompting researchers to use them to enhance MLLMs. One effective strategy is to infuse detection information in text format, which has proven simple and effective. However, most studies utilize this method without training, leaving the potential of adaptive training largely unexplored. Adaptive training could significantly enhance MLLMs' comprehension of unique inputs while filtering out irrelevant information. This paper addresses the crucial question: How does training impact MLLMs' understanding of infused textual detection information? We systematically experiment with various representative models to evaluate the effects of training-free, retraining, and fine-tuning strategies. We also examine the influence of training on MLLMs' original abilities and the interchangeability of detection models. Our findings indicate that fine-tuning a pre-trained MLLM to incorporate textual detection information delivers superior results compared to training-free and retraining methods, improving performance by 6.71% across 10 widely recognized benchmarks. Furthermore, fine-tuning enables MLLMs to retain performance enhancements even when detection models are swapped, indicating improved understanding of formatted textual data. We release our codes to support further exploration of fusion strategies for vision detection models and the enhancement of MLLMs' fine-grained multimodal capabilities.
• Abstract（参考訳）: テキストと画像のモダリティの統合におけるMLLM(Multimodal Large Language Models)の印象的な機能にもかかわらず、詳細なビジュアル要素を正確に解釈することは困難である。 視覚検出モデルは微細な画像の詳細を認識するのに優れており、研究者はMLLMの強化にそれを使うように促している。 1つの効果的な戦略は、シンプルで効果的なテキスト形式で検出情報を注入することである。 しかし、ほとんどの研究では、この手法をトレーニングなしで利用しており、適応訓練の可能性はほとんど探索されていない。 アダプティブトレーニングはMLLMのユニークな入力の理解を著しく向上させ、無関係な情報をフィルタリングする。 本稿では,MLLMのテキスト検出情報に対する理解に,学習がどのような影響を及ぼすか,という重要な問題に対処する。 本研究では,学習自由度,リトレーニング,微調整戦略の効果を評価するために,様々な代表モデルを用いて体系的に実験を行った。 また,学習がMLLMの本来の能力と検出モデルの交換性に与える影響についても検討した。 その結果,テキスト検出情報を組み込むための事前学習MLLMの微調整が,トレーニング不要・再学習手法よりも優れた結果をもたらし,広く認識されている10のベンチマークで6.71%の性能向上が得られた。 さらに、微調整により、検出モデルがスワップされた場合でも、MLLMはパフォーマンスの向上を維持することができ、フォーマットされたテキストデータの理解が向上したことを示す。 我々は、視覚検出モデルのための融合戦略のさらなる探索と、MLLMの細粒度マルチモーダル機能の強化を支援するために、コードをリリースした。

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