論文の概要: InsightSee: Advancing Multi-agent Vision-Language Models for Enhanced Visual Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20795v1
• Date: Fri, 31 May 2024 13:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 14:37:39.473851
• Title: InsightSee: Advancing Multi-agent Vision-Language Models for Enhanced Visual Understanding
• Title（参考訳）: InsightSee: 視覚理解の強化を目的としたマルチエージェントビジョンランゲージモデルの改善
• Authors: Huaxiang Zhang, Yaojia Mu, Guo-Niu Zhu, Zhongxue Gan,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な視覚理解シナリオを扱う上で,視覚言語モデルの能力を高めるためのマルチエージェントフレームワークであるInsightSeeを提案する。 このフレームワークは、視覚情報解釈のプロセスを洗練するために統合される記述エージェントと、2つの推論エージェントと決定エージェントとを含む。 このフレームワークは、9つのベンチマークテストのうち6つで最先端のアルゴリズムよりも優れており、マルチモーダル理解が大幅に進歩している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.082379948480257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate visual understanding is imperative for advancing autonomous systems and intelligent robots. Despite the powerful capabilities of vision-language models (VLMs) in processing complex visual scenes, precisely recognizing obscured or ambiguously presented visual elements remains challenging. To tackle such issues, this paper proposes InsightSee, a multi-agent framework to enhance VLMs' interpretative capabilities in handling complex visual understanding scenarios. The framework comprises a description agent, two reasoning agents, and a decision agent, which are integrated to refine the process of visual information interpretation. The design of these agents and the mechanisms by which they can be enhanced in visual information processing are presented. Experimental results demonstrate that the InsightSee framework not only boosts performance on specific visual tasks but also retains the original models' strength. The proposed framework outperforms state-of-the-art algorithms in 6 out of 9 benchmark tests, with a substantial advancement in multimodal understanding.
• Abstract（参考訳）: 正確な視覚的理解は、進歩する自律システムとインテリジェントロボットにとって不可欠である。 複雑な視覚シーンの処理における視覚言語モデル(VLM)の強力な能力にもかかわらず、曖昧または曖昧に提示された視覚要素を正確に認識することは依然として困難である。 本稿では,複雑な視覚的理解シナリオを扱う上で,VLMの解釈能力を高めるためのマルチエージェントフレームワークであるInsightSeeを提案する。 このフレームワークは、視覚情報解釈のプロセスを洗練するために統合される記述エージェントと、2つの推論エージェントと決定エージェントとを含む。 これらのエージェントの設計と、それらが視覚情報処理において強化されるメカニズムを示す。 実験の結果、InsightSeeフレームワークは特定の視覚的タスクのパフォーマンスを向上するだけでなく、オリジナルのモデルの強度も維持していることがわかった。 このフレームワークは、9つのベンチマークテストのうち6つで最先端のアルゴリズムよりも優れており、マルチモーダル理解が大幅に進歩している。

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