論文の概要: Chain-of-Spot: Interactive Reasoning Improves Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12966v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 16:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:38:36.904644
• Title: Chain-of-Spot: Interactive Reasoning Improves Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: Chain-of-Spot: 対話型推論は大規模視覚言語モデルを改善する
• Authors: Zuyan Liu, Yuhao Dong, Yongming Rao, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: CoS(Chain-of-Spot)法は,注目領域に着目して特徴抽出を強化する手法である。 この技術により、LVLMは元の画像解像度を変更することなく、より詳細な視覚情報にアクセスすることができる。 実験の結果,LVLMの視覚的内容の理解と推論能力は著しく改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.71651422951074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of vision-language understanding, the proficiency of models in interpreting and reasoning over visual content has become a cornerstone for numerous applications. However, it is challenging for the visual encoder in Large Vision-Language Models (LVLMs) to extract useful features tailored to questions that aid the language model's response. Furthermore, a common practice among existing LVLMs is to utilize lower-resolution images, which restricts the ability for visual recognition. Our work introduces the Chain-of-Spot (CoS) method, which we describe as Interactive Reasoning, a novel approach that enhances feature extraction by focusing on key regions of interest (ROI) within the image, corresponding to the posed questions or instructions. This technique allows LVLMs to access more detailed visual information without altering the original image resolution, thereby offering multi-granularity image features. By integrating Chain-of-Spot with instruct-following LLaVA-1.5 models, the process of image reasoning consistently improves performance across a wide range of multimodal datasets and benchmarks without bells and whistles and achieves new state-of-the-art results. Our empirical findings demonstrate a significant improvement in LVLMs' ability to understand and reason about visual content, paving the way for more sophisticated visual instruction-following applications. Code and models are available at https://github.com/dongyh20/Chain-of-Spot
• Abstract（参考訳）: 視覚言語理解の領域では、視覚的内容の解釈と推論におけるモデルの習熟度は多くの応用の基盤となっている。 しかし、LVLM(Large Vision-Language Models)における視覚エンコーダは、言語モデルの応答を支援する質問に適した有用な特徴を抽出することが困難である。 さらに、既存のLVLMでは低解像度画像を利用するのが一般的であり、視覚認識の能力を制限する。 本研究は,画像内の関心領域(ROI)に着目して特徴抽出を強化する手法であるInteractive Reasoning (Interactive Reasoning) を,提案した質問や指示に応じて提案するChain-of-Spot(CoS)手法を紹介する。 この技術により、LVLMは元の画像解像度を変更することなく、より詳細な視覚情報にアクセスでき、多彩な画像特徴を提供する。 Chain-of-Spotと命令追従型LLaVA-1.5モデルを統合することで、画像推論のプロセスは、ベルやホイッスルを使わずに、幅広いマルチモーダルデータセットやベンチマークのパフォーマンスを一貫して改善し、新しい最先端の結果を達成する。 実験により,LVLMの視覚的内容の理解と推論能力が向上し,より高度な視覚的指示追従アプリケーションへの道が開けた。 コードとモデルはhttps://github.com/dongyh20/Chain-of-Spotで公開されている。

関連論文リスト

• ADEM-VL: Adaptive and Embedded Fusion for Efficient Vision-Language Tuning [38.26304604660713]
  ADEM-VLは、事前訓練された大規模言語モデルに基づいてモデルをチューニングする効率的な視覚言語手法である。 我々のフレームワークはScienceQAデータセットの平均精度を0.77%上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T11:31:06Z)
• MaVEn: An Effective Multi-granularity Hybrid Visual Encoding Framework for Multimodal Large Language Model [49.931663904599205]
  MaVEnは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のマルチモーダル推論能力を高めるために設計された革新的なフレームワークである。 MaVEnは複雑なマルチイメージのシナリオにおけるMLLMの理解を著しく向上するとともに,単一イメージのコンテキストにおけるパフォーマンスも向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T11:57:16Z)
• From Redundancy to Relevance: Information Flow in LVLMs Across Reasoning Tasks [33.476693301050275]
  我々は,視覚的質問応答と画像キャプションタスクのために,様々なLVLMの切り抜き戦略を用いて実験を行った。 視覚的表現の貢献の観点から情報の流れを探索することにより、浅い層に収束する傾向にあるが、より深い層に分散する傾向があることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T13:52:54Z)
• Draw-and-Understand: Leveraging Visual Prompts to Enable MLLMs to Comprehend What You Want [58.091825321168514]
  我々は、Draw-and-Understandプロジェクト、新しいモデル、マルチドメインデータセット、ビジュアルプロンプトのための挑戦的なベンチマークを紹介する。 具体的には、視覚エンコーダ、視覚プロンプトエンコーダ、LLMを接続する、エンド・ツー・エンドのマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を提案する。 MLLMの視覚的プロンプト研究を進めるために,MDVP-DataとMDVP-Benchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T16:26:20Z)
• Multi-modal Auto-regressive Modeling via Visual Words [96.25078866446053]
  本稿では,視覚的特徴を大規模多モードモデルの語彙上の確率分布にマッピングする視覚トークンの概念を提案する。 さらに、LMM内の意味空間における視覚的特徴の分布と、視覚情報を表現するためにテキスト埋め込みを使用することの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T14:58:52Z)
• Enhancing Visual Document Understanding with Contrastive Learning in Large Visual-Language Models [56.76307866160105]
  文書オブジェクト協調学習(Document Object Contrastive Learning, DoCo)と呼ばれる対照的な学習フレームワークを提案する。 DoCoは補助的なマルチモーダルエンコーダを利用して文書オブジェクトの特徴を取得し、それをLVLM(Large Visual-Language Models)の視覚エンコーダによって生成された視覚的特徴に合わせる。 提案するDoCoは,様々なLVLMの事前学習において,推論過程における計算複雑性の増大を招くことなく,プラグイン・アンド・プレイの事前学習手法として機能することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T10:17:27Z)
• Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning [14.188369270753347]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T08:03:39Z)
• Good Questions Help Zero-Shot Image Reasoning [110.1671684828904]
  質問駆動型視覚探索(QVix)は、大規模視覚言語モデル(LVLM)の探索能力を高める新しい促進戦略である。 QVixは、視覚的なシーンのより広い探索を可能にし、視覚的な質問応答や視覚的エンターテイメントといったタスクにおけるLVLMの推論精度と深さを改善している。 我々は,ScienceQAやきめ細かな視覚分類など,難易度の高いゼロショット視覚言語ベンチマークの評価を行い,QVixが既存の手法よりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T03:18:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。