論文の概要: ViGoR: Improving Visual Grounding of Large Vision Language Models with Fine-Grained Reward Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06118v3
• Date: Sun, 13 Oct 2024 14:06:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:22.944166
• Title: ViGoR: Improving Visual Grounding of Large Vision Language Models with Fine-Grained Reward Modeling
• Title（参考訳）: ViGoR:細粒リワードモデリングによる大規模視覚言語モデルの視覚的グラウンド化の改善
• Authors: Siming Yan, Min Bai, Weifeng Chen, Xiong Zhou, Qixing Huang, Li Erran Li,
• Abstract要約: 大型視覚言語モデル(LVLM)は前例のない視覚推論能力を示している。 生成されたテキストは、しばしば視覚入力の不正確な接地に悩まされ、既存のシーン要素の幻覚などのエラーが発生する。 そこで我々は,LVLMの視覚的接地性を高めるために,微粒な報酬モデルを用いた新しいフレームワークViGoRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.098725056881655
• License:
• Abstract: By combining natural language understanding, generation capabilities, and breadth of knowledge of large language models with image perception, recent large vision language models (LVLMs) have shown unprecedented visual reasoning capabilities. However, the generated text often suffers from inaccurate grounding in the visual input, resulting in errors such as hallucination of nonexistent scene elements, missing significant parts of the scene, and inferring incorrect attributes of and relationships between objects. To address these issues, we introduce a novel framework, ViGoR (Visual Grounding Through Fine-Grained Reward Modeling) that utilizes fine-grained reward modeling to significantly enhance the visual grounding of LVLMs over pre-trained baselines. This improvement is efficiently achieved using much cheaper human evaluations instead of full supervisions, as well as automated methods. We show the effectiveness of our approach through a variety of evaluation methods and benchmarks. Additionally, we released our human annotation (https://github.com/amazon-science/vigor) comprising 15,440 images and generated text pairs with fine-grained evaluations to contribute to related research in the community.
• Abstract（参考訳）: 自然言語理解,生成能力,大規模言語モデルの知識を画像認識と組み合わせることで,近年の大規模視覚言語モデル(LVLM)は前例のない視覚的推論能力を示した。 しかし、生成したテキストは、視覚入力における不正確な接地に悩まされることが多く、結果として、存在しないシーン要素の幻覚、シーンの重要な部分の欠如、オブジェクト間の不正確な属性や関係の推測などのエラーが発生する。 これらの課題に対処するために, 微粒な報酬モデルを用いて, 事前学習ベースライン上でのLVLMの視覚的グラウンド化を著しく向上する, 視覚的グラウンドニング(Visual Grounding Through Fine-Grained Reward Modeling)という新しいフレームワークを導入する。 この改善は、完全な監督ではなく、はるかに安価な人的評価と自動化手法によって効率よく達成される。 様々な評価手法とベンチマークを用いて,本手法の有効性を示す。 さらに15,440枚の画像と詳細な評価を伴うテキストペアを生成し,コミュニティの関連研究に貢献する人的アノテーション(https://github.com/amazon-science/vigor)もリリースした。

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