論文の概要: Subobject-level Image Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14327v3
• Date: Wed, 12 Mar 2025 18:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.23018
• Title: Subobject-level Image Tokenization
• Title（参考訳）: サブオブジェクトレベルの画像トークン化
• Authors: Delong Chen, Samuel Cahyawijaya, Jianfeng Liu, Baoyuan Wang, Pascale Fung,
• Abstract要約: パッチベースの画像トークン化は、視覚世界の形態を無視する。 サブワードトークン化にヒントを得て,サブオブジェクトレベルの適応トークンセグメンテーションを導入する。 サブオブジェクトのトークン化は、より少ない視覚トークンを使用しながら、より高速な収束とより優れた一般化を可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.80949852899857
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Patch-based image tokenization ignores the morphology of the visual world, limiting effective and efficient learning of image understanding. Inspired by subword tokenization, we introduce subobject-level adaptive token segmentation and explore several approaches, including superpixel, SAM, and a proposed Efficient and PanOptiC (EPOC) image tokenizer. Our EPOC combines boundary detection -- a simple task that can be handled well by a compact model -- with watershed segmentation, which inherently guarantees no pixels are left unsegmented. Intrinsic evaluations across 5 datasets demonstrate that EPOC's segmentation aligns well with human annotations of both object- and part-level visual morphology, producing more monosemantic tokens and offering substantial efficiency advantages. For extrinsic evaluation, we designed a token embedding that handles arbitrary-shaped tokens, and trained VLMs with different tokenizers on 4 datasets of object recognition and detailed captioning. The results reveal that subobject tokenization enables faster convergence and better generalization while using fewer visual tokens.
• Abstract（参考訳）: パッチベースの画像トークン化は、視覚世界の形態を無視し、画像理解の効率的かつ効率的な学習を制限する。 サブオブジェクトレベルの適応トークンセグメンテーションを導入し,スーパーピクセル,SAM,EPOC(Efficient and PanOptiC)の画像トークン化手法を提案する。 私たちのEPOCは境界検出 – コンパクトなモデルでうまく処理可能なシンプルなタスク – と,本質的にはピクセルが非セグメンテーションされることを保証した水分割処理を組み合わせたものです。 5つのデータセットにわたる本質的な評価では、EPOCのセグメンテーションは、オブジェクトと部分レベルの視覚形態の人間のアノテーションとよく一致し、より単意味なトークンを生成し、かなりの効率性をもたらすことが示されている。 外部評価のために,任意の形状のトークンを扱うトークン埋め込みを設計し,オブジェクト認識と詳細なキャプションの4つのデータセット上で異なるトークン化器を用いたVLMを訓練した。 その結果、サブオブジェクトトークン化により、より少ない視覚トークンを使用しながら、より高速な収束とより優れた一般化が可能であることが判明した。

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