論文の概要: Cognitive Visual-Language Mapper: Advancing Multimodal Comprehension
with Enhanced Visual Knowledge Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13561v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 06:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 16:43:55.463732
- Title: Cognitive Visual-Language Mapper: Advancing Multimodal Comprehension
with Enhanced Visual Knowledge Alignment
- Title（参考訳）: 認知視覚言語マッパー : 視覚知識アライメント強化によるマルチモーダル理解の進歩
- Authors: Yunxin Li, Xinyu Chen, Baotian Hu, Haoyuan Shi, Min Zhang
- Abstract要約: 視覚知識は、視覚情報の分析、推論、解釈において重要な役割を担い、知識に基づく視覚的質問に対する回答の正確性を向上させる。
本稿では,VKA(Valted Visual Knowledge Aligner)とFKA(Falt-fine Knowledge Adapter)とを含む認知視覚言語マップ(CVLM)について述べる。
我々は,知識ベースVQAベンチマークの広範な実験を行い,CVLMは知識ベースVQA(平均ゲイン5.0%)におけるLMMの性能を大幅に向上させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.996743262907856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Evaluating and Rethinking the current landscape of Large Multimodal Models
(LMMs), we observe that widely-used visual-language projection approaches
(e.g., Q-former or MLP) focus on the alignment of image-text descriptions yet
ignore the visual knowledge-dimension alignment, i.e., connecting visuals to
their relevant knowledge. Visual knowledge plays a significant role in
analyzing, inferring, and interpreting information from visuals, helping
improve the accuracy of answers to knowledge-based visual questions. In this
paper, we mainly explore improving LMMs with visual-language knowledge
alignment, especially aimed at challenging knowledge-based visual question
answering (VQA). To this end, we present a Cognitive Visual-Language Mapper
(CVLM), which contains a pretrained Visual Knowledge Aligner (VKA) and a
Fine-grained Knowledge Adapter (FKA) used in the multimodal instruction tuning
stage. Specifically, we design the VKA based on the interaction between a small
language model and a visual encoder, training it on collected image-knowledge
pairs to achieve visual knowledge acquisition and projection. FKA is employed
to distill the fine-grained visual knowledge of an image and inject it into
Large Language Models (LLMs). We conduct extensive experiments on
knowledge-based VQA benchmarks and experimental results show that CVLM
significantly improves the performance of LMMs on knowledge-based VQA (average
gain by 5.0%). Ablation studies also verify the effectiveness of VKA and FKA,
respectively.
- Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(lmms)の現在の景観の評価と再考では、広く使われているビジュアル言語投影手法(q-formerやmlpなど)が、画像テキスト記述のアライメントを重視しながら、視覚と関連する知識を結びつける視覚知識のアライメントを無視しているのが観察されている。
視覚知識は、視覚情報の分析、推論、解釈において重要な役割を担い、知識に基づく視覚的質問に対する回答の正確性を向上させる。
本稿では,視覚的知識アライメントによるLMMの改善を主に検討し,特に知識に基づく視覚的質問応答(VQA)の挑戦を目的とした。
そこで本研究では,マルチモーダル命令チューニングステージで使用される事前学習された視覚知識調整器(vka)と細粒度知識アダプタ(fka)を含む認知視覚言語マッパー(cvlm)を提案する。
具体的には、小さな言語モデルとビジュアルエンコーダの相互作用に基づいてVKAを設計し、収集した画像知識のペアで学習し、視覚知識の獲得と投影を実現する。
FKAは画像の微細な視覚的知識を蒸留し、それをLLM(Large Language Models)に注入するために用いられる。
我々は,知識ベースVQAベンチマークの広範な実験を行い,CVLMは知識ベースVQA(平均ゲイン5.0%)におけるLMMの性能を大幅に向上させることを示した。
アブレーション研究は、それぞれVKAとFKAの有効性を検証する。
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