論文の概要: RegionGPT: Towards Region Understanding Vision Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02330v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 18:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 17:40:30.553282
• Title: RegionGPT: Towards Region Understanding Vision Language Model
• Title（参考訳）: RegionGPT: 視覚言語モデルの領域理解に向けて
• Authors: Qiushan Guo, Shalini De Mello, Hongxu Yin, Wonmin Byeon, Ka Chun Cheung, Yizhou Yu, Ping Luo, Sifei Liu
• Abstract要約: RegionGPT(RGPT)は、複雑な地域レベルのキャプションと理解のために設計された新しいフレームワークである。 我々は、詳細な地域レベルのキャプションを備えたトレーニングセットを充実させる、自動領域キャプションデータ生成パイプラインを開発する。 本研究では,領域レベルのタスクに対して,汎用的なRGPTモデルを効果的に適用し,性能を大幅に向上させることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.42271128373191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision language models (VLMs) have experienced rapid advancements through the integration of large language models (LLMs) with image-text pairs, yet they struggle with detailed regional visual understanding due to limited spatial awareness of the vision encoder, and the use of coarse-grained training data that lacks detailed, region-specific captions. To address this, we introduce RegionGPT (short as RGPT), a novel framework designed for complex region-level captioning and understanding. RGPT enhances the spatial awareness of regional representation with simple yet effective modifications to existing visual encoders in VLMs. We further improve performance on tasks requiring a specific output scope by integrating task-guided instruction prompts during both training and inference phases, while maintaining the model's versatility for general-purpose tasks. Additionally, we develop an automated region caption data generation pipeline, enriching the training set with detailed region-level captions. We demonstrate that a universal RGPT model can be effectively applied and significantly enhancing performance across a range of region-level tasks, including but not limited to complex region descriptions, reasoning, object classification, and referring expressions comprehension.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(vlms)は、大言語モデル(llm)と画像テキストペアの統合によって急速に進歩してきたが、視覚エンコーダの空間認識の制限や、詳細な地域固有のキャプションを欠いた粗粒度のトレーニングデータの使用などにより、詳細な地域視覚理解に苦慮している。 そこで我々は、複雑な地域レベルのキャプションと理解のための新しいフレームワークであるRegGPT(RGPT)を紹介する。 RGPTは、VLMの既存の視覚エンコーダに、単純かつ効果的な修正を加えることで、地域表現の空間的認識を高める。 汎用タスクに対するモデルの汎用性を維持しつつ、トレーニングと推論の段階でタスク誘導命令プロンプトを統合することで、特定の出力範囲を必要とするタスクの性能をさらに向上する。 さらに,地域字幕データ生成パイプラインを自動生成し,詳細な地域字幕を用いた学習セットを充実させる。 本稿では,複雑な領域記述や推論,オブジェクト分類,参照表現の理解など,領域レベルのタスクの範囲で,汎用的なRGPTモデルを効果的に適用し,性能を著しく向上できることを実証する。

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