論文の概要: ConvLLaVA: Hierarchical Backbones as Visual Encoder for Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15738v1
• Date: Fri, 24 May 2024 17:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 13:01:17.383779
• Title: ConvLLaVA: Hierarchical Backbones as Visual Encoder for Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: ConvLLaVA: 大規模マルチモーダルモデルのためのビジュアルエンコーダとしての階層型バックボーン
• Authors: Chunjiang Ge, Sijie Cheng, Ziming Wang, Jiale Yuan, Yuan Gao, Jun Song, Shiji Song, Gao Huang, Bo Zheng,
• Abstract要約: 高解像度のLMM(Large Multimodal Models)は、過度な視覚トークンと二次的な視覚的複雑さの課題に直面する。 本稿では,LMMのビジュアルエンコーダとして,階層的なバックボーンであるConvNeXtを用いるConvLLaVAを提案する。 ConvLLaVAは高解像度画像を情報豊富な視覚特徴に圧縮し、過剰な視覚トークンの発生を効果的に防止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.59651787115546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution Large Multimodal Models (LMMs) encounter the challenges of excessive visual tokens and quadratic visual complexity. Current high-resolution LMMs address the quadratic complexity while still generating excessive visual tokens. However, the redundancy in visual tokens is the key problem as it leads to more substantial compute. To mitigate this issue, we propose ConvLLaVA, which employs ConvNeXt, a hierarchical backbone, as the visual encoder of LMM to replace Vision Transformer (ViT). ConvLLaVA compresses high-resolution images into information-rich visual features, effectively preventing the generation of excessive visual tokens. To enhance the capabilities of ConvLLaVA, we propose two critical optimizations. Since the low-resolution pretrained ConvNeXt underperforms when directly applied on high resolution, we update it to bridge the gap. Moreover, since ConvNeXt's original compression ratio is inadequate for much higher resolution inputs, we train a successive stage to further compress the visual tokens, thereby reducing redundancy. These optimizations enable ConvLLaVA to support inputs of 1536x1536 resolution generating only 576 visual tokens, capable of handling images of arbitrary aspect ratios. Experimental results demonstrate that our method achieves competitive performance with state-of-the-art models on mainstream benchmarks. The ConvLLaVA model series are publicly available at https://github.com/alibaba/conv-llava.
• Abstract（参考訳）: 高解像度のLMM(Large Multimodal Models)は、過度な視覚トークンと二次的な視覚的複雑さの課題に直面する。 現在の高解像度のLMMは、過度な視覚トークンを生成しながら二次的な複雑さに対処している。 しかし、視覚トークンの冗長性は、より実質的な計算につながるため、鍵となる問題である。 この問題を軽減するために,LMMの視覚エンコーダとして,階層的なバックボーンであるConvNeXtを用いて視覚変換器(ViT)を置き換えるConvLLaVAを提案する。 ConvLLaVAは高解像度画像を情報豊富な視覚特徴に圧縮し、過剰な視覚トークンの発生を効果的に防止する。 ConvLLaVAの能力を高めるために,2つの重要な最適化を提案する。 高分解能に直接適用した場合、低分解能プレトレーニングのConvNeXtは性能が低下するため、ギャップを埋めるために更新する。 さらに、ConvNeXtの元々の圧縮比は、はるかに高解像度な入力には不十分であるため、視覚トークンをさらに圧縮するために連続的なステージを訓練し、冗長性を低減させる。 これらの最適化により、ConvLLaVAは、1536x1536解像度の入力をサポートし、任意のアスペクト比の画像を処理できる576の視覚トークンしか生成できない。 実験により,本手法は主流ベンチマーク上での最先端モデルとの競合性能を実証した。 ConvLLaVAモデルシリーズはhttps://github.com/alibaba/conv-llava.comで公開されている。

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