論文の概要: BRAVE: Broadening the visual encoding of vision-language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07204v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 17:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 14:01:43.058235
• Title: BRAVE: Broadening the visual encoding of vision-language models
• Title（参考訳）: BRAVE:視覚言語モデルの視覚的エンコーディングの拡大
• Authors: Oğuzhan Fatih Kar, Alessio Tonioni, Petra Poklukar, Achin Kulshrestha, Amir Zamir, Federico Tombari,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、例えばCLIPのような視覚エンコーダと、下流タスクを解決するために符号化された特徴を解釈する言語モデル(LM)で構成されている。 目覚しい進歩にもかかわらず、VLMは視覚エンコーダの限られた能力のためにいくつかの欠点に直面している。 BRAVEは,複数の凍結エンコーダの特徴をより汎用的な表現に集約し,凍結したLMへの入力として直接供給することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.41146184575914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) are typically composed of a vision encoder, e.g. CLIP, and a language model (LM) that interprets the encoded features to solve downstream tasks. Despite remarkable progress, VLMs are subject to several shortcomings due to the limited capabilities of vision encoders, e.g. "blindness" to certain image features, visual hallucination, etc. To address these issues, we study broadening the visual encoding capabilities of VLMs. We first comprehensively benchmark several vision encoders with different inductive biases for solving VLM tasks. We observe that there is no single encoding configuration that consistently achieves top performance across different tasks, and encoders with different biases can perform surprisingly similarly. Motivated by this, we introduce a method, named BRAVE, that consolidates features from multiple frozen encoders into a more versatile representation that can be directly fed as the input to a frozen LM. BRAVE achieves state-of-the-art performance on a broad range of captioning and VQA benchmarks and significantly reduces the aforementioned issues of VLMs, while requiring a smaller number of trainable parameters than existing methods and having a more compressed representation. Our results highlight the potential of incorporating different visual biases for a more broad and contextualized visual understanding of VLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は通常、視覚エンコーダ、eg CLIP、および下流タスクを解決するために符号化された特徴を解釈する言語モデル(LM)で構成されている。 目覚しい進歩にもかかわらず、VLMは視覚エンコーダの能力の限界、例えば特定の画像の特徴に対する「盲目」、視覚幻覚など、いくつかの欠点に直面している。 これらの課題に対処するために,VLMの視覚的符号化機能の拡張について検討する。 VLMタスクを解くために、まず、異なる帰納バイアスを持つ複数の視覚エンコーダを総合的にベンチマークする。 異なるタスク間で一貫した最高のパフォーマンスを達成する単一のエンコーディング構成は存在しないことが観察され、異なるバイアスを持つエンコーダは驚くほど同じように機能する。 そこで本研究では,BRAVEという手法を導入し,複数の凍結エンコーダの特徴をより汎用的な表現に集約し,凍結したLMへの入力として直接供給する手法を提案する。 BRAVEは、広範囲のキャプションとVQAベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、上記のVLMの問題を著しく低減すると同時に、既存のメソッドよりも少ないトレーニング可能なパラメータを必要とし、より圧縮された表現を持つ。 以上の結果から,VLMのより広義かつ文脈的に理解された視覚的理解のために,異なる視覚的バイアスを組み込むことの可能性を強調した。

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