論文の概要: HiVG: Hierarchical Multimodal Fine-grained Modulation for Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13400v1
• Date: Sat, 20 Apr 2024 14:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 19:10:11.633490
• Title: HiVG: Hierarchical Multimodal Fine-grained Modulation for Visual Grounding
• Title（参考訳）: HiVG:ビジュアルグラウンドのための階層型マルチモーダルきめ細粒度変調
• Authors: Linhui Xiao, Xiaoshan Yang, Fang Peng, Yaowei Wang, Changsheng Xu,
• Abstract要約: HiVGは多層適応型クロスモーダルブリッジと階層型マルチモーダル低ランク適応(Hi LoRA)パラダイムで構成されている。 Hi LoRAは、階層的な方法で、クロスモーダルな特徴を浅い層から深い層に適応させることによって、知覚エラーの蓄積を防止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.85164509232261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual grounding, which aims to ground a visual region via natural language, is a task that heavily relies on cross-modal alignment. Existing works utilized uni-modal pre-trained models to transfer visual/linguistic knowledge separately while ignoring the multimodal corresponding information. Motivated by recent advancements in contrastive language-image pre-training and low-rank adaptation (LoRA) methods, we aim to solve the grounding task based on multimodal pre-training. However, there exists significant task gaps between pre-training and grounding. Therefore, to address these gaps, we propose a concise and efficient hierarchical multimodal fine-grained modulation framework, namely HiVG. Specifically, HiVG consists of a multi-layer adaptive cross-modal bridge and a hierarchical multimodal low-rank adaptation (Hi LoRA) paradigm. The cross-modal bridge can address the inconsistency between visual features and those required for grounding, and establish a connection between multi-level visual and text features. Hi LoRA prevents the accumulation of perceptual errors by adapting the cross-modal features from shallow to deep layers in a hierarchical manner. Experimental results on five datasets demonstrate the effectiveness of our approach and showcase the significant grounding capabilities as well as promising energy efficiency advantages. The project page: https://github.com/linhuixiao/HiVG.
• Abstract（参考訳）: 視覚的グラウンドティングは、自然言語を介して視覚領域をグラウンドすることを目的としており、クロスモーダルアライメントに大きく依存するタスクである。 既存の作業では、単モーダル事前訓練されたモデルを使用して、多モーダル対応情報を無視しながら視覚的/言語的な知識を別々に伝達した。 コントラッシブ言語画像事前学習法とローランク適応法(LoRA)の最近の進歩により,マルチモーダル事前学習に基づく基礎課題の解決を目指す。 しかし、事前訓練と接地の間には大きな課題ギャップがある。 そこで我々は,これらのギャップに対処するために,高精度かつ効率的な階層型マルチモーダルきめ細粒度変調フレームワーク,すなわちHiVGを提案する。 特に、HiVGは多層適応型クロスモーダルブリッジと階層型マルチモーダル低ランク適応(Hi LoRA)パラダイムで構成されている。 クロスモーダルブリッジは、視覚的特徴と接地に必要なものとの不整合に対処し、多レベル視覚的特徴とテキスト的特徴との接続を確立する。 Hi LoRAは、階層的な方法で、クロスモーダルな特徴を浅い層から深い層に適応させることによって、知覚エラーの蓄積を防止する。 5つのデータセットによる実験結果から, 提案手法の有効性を実証し, 重要な接地能力と, 有望なエネルギー効率の優位性を実証した。 プロジェクトページ:https://github.com/linhuixiao/HiVG。

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