論文の概要: Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05472v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 08:03:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 16:08:01.408927
• Title: Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning
• Title（参考訳）: マルチモーダル推論のための質問認識視覚トランスフォーマー
• Authors: Roy Ganz, Yair Kittenplon, Aviad Aberdam, Elad Ben Avraham, Oren Nuriel, Shai Mazor, Ron Litman
• Abstract要約: マルチモーダル推論のための質問認識型視覚変換器QA-ViTを提案する。 視覚エンコーダに直接質問認識を埋め込む。 この統合により、仮定された問題に関連性のある画像の側面に焦点を当てた動的視覚的特徴が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.188369270753347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language (VL) models have gained significant research focus, enabling remarkable advances in multimodal reasoning. These architectures typically comprise a vision encoder, a Large Language Model (LLM), and a projection module that aligns visual features with the LLM's representation space. Despite their success, a critical limitation persists: the vision encoding process remains decoupled from user queries, often in the form of image-related questions. Consequently, the resulting visual features may not be optimally attuned to the query-specific elements of the image. To address this, we introduce QA-ViT, a Question Aware Vision Transformer approach for multimodal reasoning, which embeds question awareness directly within the vision encoder. This integration results in dynamic visual features focusing on relevant image aspects to the posed question. QA-ViT is model-agnostic and can be incorporated efficiently into any VL architecture. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of applying our method to various multimodal architectures, leading to consistent improvement across diverse tasks and showcasing its potential for enhancing visual and scene-text understanding.
• Abstract（参考訳）: VL(Vision-Language)モデルは、マルチモーダル推論において顕著な進歩を可能にする、重要な研究の焦点となっている。 これらのアーキテクチャは通常、視覚エンコーダ、Large Language Model (LLM)、およびLLMの表現空間と視覚的特徴を整列するプロジェクションモジュールから構成される。 ビジョンエンコーディングプロセスはユーザクエリとは分離され続けており、多くの場合、画像関連の質問という形式で行われます。 その結果、結果の視覚的特徴は、画像のクエリ固有の要素に最適に調整されない。 そこで本研究では,マルチモーダル推論のためのQA-ViT(QA-Aware Vision Transformer)アプローチを紹介し,視覚エンコーダに直接質問認識を組み込む。 この統合により、仮定された問題に関連性のある画像の側面に焦点を当てた動的視覚的特徴が得られる。 QA-ViTはモデルに依存しず、任意のVLアーキテクチャに効率的に組み込むことができる。 広範にわたる実験により,本手法を様々なマルチモーダルアーキテクチャに適用し,多様なタスクにわたって一貫した改善を実現し,視覚的・場面的理解を向上する可能性を示した。

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