論文の概要: Composition Vision-Language Understanding via Segment and Depth Anything Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18591v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 16:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 05:40:31.438859
• Title: Composition Vision-Language Understanding via Segment and Depth Anything Model
• Title（参考訳）: セグメンテーションと深さモデルによる構成視覚言語理解
• Authors: Mingxiao Huo, Pengliang Ji, Haotian Lin, Junchen Liu, Yixiao Wang, Yijun Chen,
• Abstract要約: このライブラリは、DAM(Depth Anything Model)、SAM(Segment Anything Model)、GPT-4V(GPT-4V)の機能を相乗化する。 シンボリック・インスタンスレベルでのセグメンテーションと深度解析の融合により、我々のライブラリは言語モデルに対するニュアンスな入力を提供する。 本研究は,ニューラルシンボリック統合による視覚言語モデルの進展を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0836143651641033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a pioneering unified library that leverages depth anything, segment anything models to augment neural comprehension in language-vision model zero-shot understanding. This library synergizes the capabilities of the Depth Anything Model (DAM), Segment Anything Model (SAM), and GPT-4V, enhancing multimodal tasks such as vision-question-answering (VQA) and composition reasoning. Through the fusion of segmentation and depth analysis at the symbolic instance level, our library provides nuanced inputs for language models, significantly advancing image interpretation. Validated across a spectrum of in-the-wild real-world images, our findings showcase progress in vision-language models through neural-symbolic integration. This novel approach melds visual and language analysis in an unprecedented manner. Overall, our library opens new directions for future research aimed at decoding the complexities of the real world through advanced multimodal technologies and our code is available at \url{https://github.com/AnthonyHuo/SAM-DAM-for-Compositional-Reasoning}.
• Abstract（参考訳）: 言語ビジョンモデルゼロショット理解における神経理解を増強するために、奥行きを生かし、あらゆるモデルをセグメント化する、先駆的な統一ライブラリを導入する。 このライブラリは、DAM(Depth Anything Model)、SAM(Segment Anything Model)、GPT-4V(GPT-4V)の機能を相乗化し、視覚質問応答(VQA)や合成推論などのマルチモーダルタスクを強化する。 シンボリック・インスタンスレベルでのセグメンテーションと深度解析の融合により、我々のライブラリは言語モデルに対するニュアンスな入力を提供し、画像解釈を大幅に進歩させる。 この結果から, 視覚言語モデルにおけるニューラル・シンボリック・インテグレーションの進歩が示唆された。 このアプローチは、前例のない方法で視覚と言語の分析を融合させる。 我々のライブラリは、先進的なマルチモーダル技術を通じて現実世界の複雑さを復号化することを目的とした将来の研究の新たな方向性をオープンしており、コードは現在、 \url{https://github.com/AnthonyHuo/SAM-DAM-for-Compositional-Reasoning} で公開されている。

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