論文の概要: Toward Interactive Regional Understanding in Vision-Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18260v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 05:22:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:16:31.414753
• Title: Toward Interactive Regional Understanding in Vision-Large Language Models
• Title（参考訳）: ビジョンラージ言語モデルにおける対話型地域理解に向けて
• Authors: Jungbeom Lee, Sanghyuk Chun, Sangdoo Yun,
• Abstract要約: 明示的な地域モデリング機能を備えたtextbfRegionVLM を導入する。 我々は、新しい情報ソース、すなわちローカライズド・ナラティブを含むデータセットを活用する。 本実験は,対話型対話システムを実現するだけでなく,様々なゼロショット領域理解タスクにおいて優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.43961173412382
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent Vision-Language Pre-training (VLP) models have demonstrated significant advancements. Nevertheless, these models heavily rely on image-text pairs that capture only coarse and global information of an image, leading to a limitation in their regional understanding ability. In this work, we introduce \textbf{RegionVLM}, equipped with explicit regional modeling capabilities, allowing them to understand user-indicated image regions. To achieve this, we design a simple yet innovative architecture, requiring no modifications to the model architecture or objective function. Additionally, we leverage a dataset that contains a novel source of information, namely Localized Narratives, which has been overlooked in previous VLP research. Our experiments demonstrate that our single generalist model not only achieves an interactive dialogue system but also exhibits superior performance on various zero-shot region understanding tasks, without compromising its ability for global image understanding.
• Abstract（参考訳）: 近年のビジョンランゲージ・プレトレーニング(VLP)モデルは大きな進歩を見せている。 しかしながら、これらのモデルは画像の粗い情報とグローバルな情報のみをキャプチャする画像とテキストのペアに大きく依存しているため、局所的な理解能力に制限が生じる。 本研究では,ユーザが指定した画像領域を理解できるように,明示的な地域モデリング機能を備えた \textbf{RegionVLM} を提案する。 これを実現するために、モデルアーキテクチャや客観的関数の変更を必要とせず、シンプルで革新的なアーキテクチャを設計する。 さらに,従来のVLP研究で見過ごされてきた新たな情報ソース,すなわちLocalized Narrativesを含むデータセットを活用する。 本実験は,対話型対話システムを実現するだけでなく,グローバルな画像理解能力の向上を図らずに,様々なゼロショット領域理解タスクにおいて優れた性能を発揮することを示す。

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