論文の概要: Detect2Interact: Localizing Object Key Field in Visual Question Answering (VQA) with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01151v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 14:53:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:15:37.705819
• Title: Detect2Interact: Localizing Object Key Field in Visual Question Answering (VQA) with LLMs
• Title（参考訳）: Detect2Interact:LLMを用いた視覚質問応答(VQA)におけるオブジェクトキーフィールドのローカライズ
• Authors: Jialou Wang, Manli Zhu, Yulei Li, Honglei Li, Longzhi Yang, Wai Lok Woo,
• Abstract要約: 本稿では,物体の視覚的フィールド検出のための高度な手法を提案する。 まず,画像中の物体の詳細な空間地図を生成するために,SAMモデルを用いた。 次に、Vision Studioを使用してセマンティックオブジェクト記述を抽出する。 第3に、GPT-4の常識知識を用いて、オブジェクトの意味論と空間マップとのギャップを埋める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.891295920078768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Localization plays a crucial role in enhancing the practicality and precision of VQA systems. By enabling fine-grained identification and interaction with specific parts of an object, it significantly improves the system's ability to provide contextually relevant and spatially accurate responses, crucial for applications in dynamic environments like robotics and augmented reality. However, traditional systems face challenges in accurately mapping objects within images to generate nuanced and spatially aware responses. In this work, we introduce "Detect2Interact", which addresses these challenges by introducing an advanced approach for fine-grained object visual key field detection. First, we use the segment anything model (SAM) to generate detailed spatial maps of objects in images. Next, we use Vision Studio to extract semantic object descriptions. Third, we employ GPT-4's common sense knowledge, bridging the gap between an object's semantics and its spatial map. As a result, Detect2Interact achieves consistent qualitative results on object key field detection across extensive test cases and outperforms the existing VQA system with object detection by providing a more reasonable and finer visual representation.
• Abstract（参考訳）: ローカライゼーションは、VQAシステムの実用性と精度を高める上で重要な役割を担っている。 オブジェクトの特定の部分とのきめ細かい識別と相互作用を可能にすることで、ロボット工学や拡張現実のような動的環境に適用するために重要な、文脈的に関連性があり空間的に正確な応答を提供するシステムの能力を大幅に改善する。 しかし、従来のシステムは、画像内のオブジェクトを正確にマッピングして、ニュアンスで空間的に認識された応答を生成するという課題に直面している。 そこで本研究では,細粒度物体の視覚的フィールド検出のための高度なアプローチを導入することで,これらの課題に対処する「Detect2Interact」を提案する。 まず,画像中の物体の詳細な空間地図を生成するために,SAMモデルを用いた。 次に、Vision Studioを使用してセマンティックオブジェクト記述を抽出する。 第3に、GPT-4の常識知識を用いて、オブジェクトの意味論と空間マップとのギャップを埋める。 その結果、Deuter2Interactは、広範囲なテストケースにわたるオブジェクトキーフィールド検出における一貫した定性的な結果を実現し、より合理的できめ細かな視覚表現を提供することで、既存のVQAシステムより優れたオブジェクト検出を実現する。

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