Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-Optic: Unveiling the Capabilities of Large Language Models for Universal Visual Grounding

論文の概要: LLM-Optic: Unveiling the Capabilities of Large Language Models for Universal Visual Grounding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17104v1
Date: Mon, 27 May 2024 12:23:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 15:32:42.525666
Title: LLM-Optic: Unveiling the Capabilities of Large Language Models for Universal Visual Grounding
Title（参考訳）: LLM-Optic:Universal Visual Groundingのための大規模言語モデルの能力公開
Authors: Haoyu Zhao, Wenhang Ge, Ying-cong Chen,
Abstract要約: ビジュアルグラウンドティングは、ユーザが提供するテキストクエリと、画像内のクエリ固有の領域を結びつける重要なツールである。 LLM-Opticは,Large Language Models (LLMs) を光学レンズとして利用し,既存の視覚的接地モデルを強化する革新的な手法である。提案手法は,任意の言語入力によって指定された任意のオブジェクトを検出可能な,普遍的な視覚的接地を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.888343140449948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Visual grounding is an essential tool that links user-provided text queries with query-specific regions within an image. Despite advancements in visual grounding models, their ability to comprehend complex queries remains limited. To overcome this limitation, we introduce LLM-Optic, an innovative method that utilizes Large Language Models (LLMs) as an optical lens to enhance existing visual grounding models in comprehending complex text queries involving intricate text structures, multiple objects, or object spatial relationships, situations that current models struggle with. LLM-Optic first employs an LLM as a Text Grounder to interpret complex text queries and accurately identify objects the user intends to locate. Then a pre-trained visual grounding model is used to generate candidate bounding boxes given the refined query by the Text Grounder. After that, LLM-Optic annotates the candidate bounding boxes with numerical marks to establish a connection between text and specific image regions, thereby linking two distinct modalities. Finally, it employs a Large Multimodal Model (LMM) as a Visual Grounder to select the marked candidate objects that best correspond to the original text query. Through LLM-Optic, we have achieved universal visual grounding, which allows for the detection of arbitrary objects specified by arbitrary human language input. Importantly, our method achieves this enhancement without requiring additional training or fine-tuning. Extensive experiments across various challenging benchmarks demonstrate that LLM-Optic achieves state-of-the-art zero-shot visual grounding capabilities.
Abstract（参考訳）: ビジュアルグラウンドティングは、ユーザが提供するテキストクエリと、画像内のクエリ固有の領域を結びつける重要なツールである。視覚的接地モデルの進歩にもかかわらず、複雑なクエリを理解する能力は依然として限られている。この制限を克服するために,LLM-Opticは,Large Language Models (LLMs) を光学レンズとして利用し,複雑なテキスト構造,複数オブジェクト,オブジェクト空間関係を含む複雑なテキストクエリの理解において,既存の視覚的グラウンドディングモデルを強化する革新的な手法である。 LLM-Optic は、まず LLM をテキストグラウンドとして使用し、複雑なテキストクエリを解釈し、ユーザーが発見しようとするオブジェクトを正確に識別する。次に、事前学習されたビジュアルグラウンドモデルを使用して、テキストグラウンドによる洗練されたクエリが与えられた候補バウンディングボックスを生成する。その後、LLM-Opticは、候補境界ボックスに数値マークを付加し、テキストと特定の画像領域間の接続を確立することにより、2つの異なるモダリティをリンクする。最後に、Visual GrounderとしてLarge Multimodal Model (LMM)を使用して、元のテキストクエリに最も適したマークされた候補オブジェクトを選択する。 LLM-Opticにより、任意の人間の言語入力によって指定された任意のオブジェクトを検出できる、普遍的な視覚的グラウンド化を実現した。重要なこととして,本手法は,追加のトレーニングや微調整を必要とせずに,この強化を実現する。様々な挑戦的なベンチマークによる大規模な実験により、LLM-Opticは最先端のゼロショット視覚グラウンド機能を実現することが示された。

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