論文の概要: DocKylin: A Large Multimodal Model for Visual Document Understanding with Efficient Visual Slimming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19101v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 11:28:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 14:27:46.513931
• Title: DocKylin: A Large Multimodal Model for Visual Document Understanding with Efficient Visual Slimming
• Title（参考訳）: DocKylin: 効率的なビジュアルスライミングによる視覚文書理解のための大規模マルチモーダルモデル
• Authors: Jiaxin Zhang, Wentao Yang, Songxuan Lai, Zecheng Xie, Lianwen Jin,
• Abstract要約: DocKylinは文書中心のMLLMで、ピクセルレベルとトークンレベルの両方でビジュアルコンテンツをスリム化する。 実験では、さまざまなビジュアル文書理解(VDU)ベンチマークでDocKylinの有望な性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.40963475653868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current multimodal large language models (MLLMs) face significant challenges in visual document understanding (VDU) tasks due to the high resolution, dense text, and complex layouts typical of document images. These characteristics demand a high level of detail perception ability from MLLMs. While increasing input resolution improves detail perception, it also leads to longer sequences of visual tokens, increasing computational costs and straining the models' ability to handle long contexts. To address these challenges, we introduce DocKylin, a document-centric MLLM that performs visual content slimming at both the pixel and token levels, thereby reducing token sequence length in VDU scenarios. DocKylin utilizes an Adaptive Pixel Slimming (APS) preprocessing module to perform pixel-level slimming, increasing the proportion of informative pixels. Moreover, DocKylin incorporates a novel Dynamic Token Slimming (DTS) module to conduct token-level slimming, filtering essential tokens and removing others to create a compressed, adaptive visual sequence. Experiments demonstrate DocKylin's promising performance across various VDU benchmarks. Notably, both the proposed APS and DTS are parameter-free, facilitating easy integration into existing MLLMs, and our experiments indicate their potential for broader applications.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、高解像度、高密度テキスト、文書イメージに典型的な複雑なレイアウトのために、視覚的文書理解(VDU)タスクにおいて重大な課題に直面している。 これらの特徴は、MLLMから高いレベルの詳細認識能力を必要とする。 入力解像度の増大はディテール知覚を改善するが、視覚トークンのシーケンスが長くなり、計算コストが増大し、長いコンテキストを扱う能力が低下する。 これらの課題に対処するために,文書中心のMLLMであるDocKylinを紹介した。 DocKylinは、Adaptive Pixel Slimming (APS) プリプロセッシングモジュールを使用してピクセルレベルのスリム化を行う。 さらにDocKylinは、新しいDynamic Token Slimming (DTS)モジュールを組み込んで、トークンレベルのスリム化を行い、必須トークンをフィルタリングし、他のトークンを取り除き、圧縮された適応的なビジュアルシーケンスを生成する。 さまざまなVDUベンチマークでDocKylinの有望なパフォーマンスが実証されている。 特に,提案した APS と DTS はともにパラメータフリーであり,既存の MLLM への統合が容易である。

関連論文リスト

• Rethinking Visual Prompting for Multimodal Large Language Models with External Knowledge [76.45868419402265]
  マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、膨大な高品質の画像テキストデータセットをトレーニングすることで、大きな進歩を遂げている。 しかし、マスクのような細粒度や空間的に密集した情報をテキストで明示的に伝達することの難しさは、MLLMにとって困難である。 本稿では、特殊な視覚モデルから派生した細粒度の外部知識をMLLMに統合する新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:43:30Z)
• Towards Semantic Equivalence of Tokenization in Multimodal LLM [149.11720372278273]
  視覚トークン化は、視覚と言語間のセマンティックアライメントに不可欠である。 本稿では,新しい動的セマンティック等価ビジョントケナイザ(SeTok)を提案する。 SeTokは動的クラスタリングアルゴリズムを通じて、視覚的特徴をセマンティックユニットにグループ化する。 結果として得られる視覚トークンは意味的整合性を効果的に保持し、低周波と高周波の両方の視覚特徴をキャプチャする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T17:55:43Z)
• HRVDA: High-Resolution Visual Document Assistant [32.51417315241559]
  本稿では,MLLMと視覚文書理解のギャップを埋めるための高解像度ビジュアルドキュメントアシスタント(HRVDA)を提案する。 HRVDAはコンテンツフィルタリング機構と命令フィルタリングモジュールを使用して、コンテンツに依存しないビジュアルトークンと命令に依存しないビジュアルトークンをフィルタリングする。 本モデルは,複数の文書理解データセットにまたがる最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T11:10:50Z)
• Draw-and-Understand: Leveraging Visual Prompts to Enable MLLMs to Comprehend What You Want [58.091825321168514]
  我々は、Draw-and-Understandプロジェクト、新しいモデル、マルチドメインデータセット、ビジュアルプロンプトのための挑戦的なベンチマークを紹介する。 具体的には、視覚エンコーダ、視覚プロンプトエンコーダ、LLMを接続する、エンド・ツー・エンドのマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)を提案する。 MLLMの視覚的プロンプト研究を進めるために,MDVP-DataとMDVP-Benchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T16:26:20Z)
• Chain-of-Spot: Interactive Reasoning Improves Large Vision-Language Models [81.71651422951074]
  CoS(Chain-of-Spot)法は,注目領域に着目して特徴抽出を強化する手法である。 この技術により、LVLMは元の画像解像度を変更することなく、より詳細な視覚情報にアクセスすることができる。 実験の結果,LVLMの視覚的内容の理解と推論能力は著しく改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:59:52Z)
• Enhancing Visual Document Understanding with Contrastive Learning in Large Visual-Language Models [56.76307866160105]
  文書オブジェクト協調学習(Document Object Contrastive Learning, DoCo)と呼ばれる対照的な学習フレームワークを提案する。 DoCoは補助的なマルチモーダルエンコーダを利用して文書オブジェクトの特徴を取得し、それをLVLM(Large Visual-Language Models)の視覚エンコーダによって生成された視覚的特徴に合わせる。 提案するDoCoは,様々なLVLMの事前学習において,推論過程における計算複雑性の増大を招くことなく,プラグイン・アンド・プレイの事前学習手法として機能することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T10:17:27Z)
• Incorporating Visual Experts to Resolve the Information Loss in Multimodal Large Language Models [121.83413400686139]
  本稿では,MLLMの視覚知覚能力を向上させるために,知識の混合強化機構を提案する。 本稿では,マルチタスクエンコーダとビジュアルツールを既存のMLLM訓練と推論パイプラインに組み込む新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T02:02:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。