論文の概要: MG-LLaVA: Towards Multi-Granularity Visual Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17770v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 12:59:10.962197
• Title: MG-LLaVA: Towards Multi-Granularity Visual Instruction Tuning
• Title（参考訳）: MG-LLaVA:マルチグラニュラリティビジュアルインストラクションチューニングを目指して
• Authors: Xiangyu Zhao, Xiangtai Li, Haodong Duan, Haian Huang, Yining Li, Kai Chen, Hua Yang,
• Abstract要約: MLLM(Multi-modal large language model)は、様々な視覚的理解タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 MG-LLaVAは,多粒度視覚フローを組み込むことで,モデルの視覚処理能力を向上する革新的MLLMである。 さらに, 物体認識能力を向上するため, オフライン検出器によって識別された境界ボックスから得られる物体レベルの特徴を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.497776004372724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal large language models (MLLMs) have made significant strides in various visual understanding tasks. However, the majority of these models are constrained to process low-resolution images, which limits their effectiveness in perception tasks that necessitate detailed visual information. In our study, we present MG-LLaVA, an innovative MLLM that enhances the model's visual processing capabilities by incorporating a multi-granularity vision flow, which includes low-resolution, high-resolution, and object-centric features. We propose the integration of an additional high-resolution visual encoder to capture fine-grained details, which are then fused with base visual features through a Conv-Gate fusion network. To further refine the model's object recognition abilities, we incorporate object-level features derived from bounding boxes identified by offline detectors. Being trained solely on publicly available multimodal data through instruction tuning, MG-LLaVA demonstrates exceptional perception skills. We instantiate MG-LLaVA with a wide variety of language encoders, ranging from 3.8B to 34B, to evaluate the model's performance comprehensively. Extensive evaluations across multiple benchmarks demonstrate that MG-LLaVA outperforms existing MLLMs of comparable parameter sizes, showcasing its remarkable efficacy. The code will be available at https://github.com/PhoenixZ810/MG-LLaVA.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal large language model)は、様々な視覚的理解タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、これらのモデルのほとんどは低解像度画像の処理に制約されており、詳細な視覚情報を必要とする知覚タスクの有効性を制限している。 本研究では,低分解能,高分解能,オブジェクト中心の機能を備えた多粒度視覚フローを組み込むことで,モデルの視覚処理能力を向上する革新的MLLMであるMG-LLaVAを提案する。 本稿では,さらに高解像度のビジュアルエンコーダを統合することで,細かな細部をキャプチャし,それをConv-Gate融合ネットワークを介してベースビジュアル特徴と融合させる手法を提案する。 さらに, 物体認識能力を向上するため, オフライン検出器によって識別された境界ボックスから得られる物体レベルの特徴を取り入れた。 MG-LLaVAは、インストラクションチューニングを通じて、公開されているマルチモーダルデータのみに訓練されており、例外的な知覚能力を示している。 我々はMG-LLaVAを3.8Bから34Bまでの多種多様な言語エンコーダでインスタンス化し、モデルの性能を総合的に評価する。 複数のベンチマークにおいて、MG-LLaVAはパラメータサイズに匹敵する既存のMLLMよりも優れており、その顕著な有効性を示している。 コードはhttps://github.com/PhoenixZ810/MG-LLaVAで入手できる。

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