論文の概要: OMG-LLaVA: Bridging Image-level, Object-level, Pixel-level Reasoning and Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19389v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 17:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 13:09:01.955735
• Title: OMG-LLaVA: Bridging Image-level, Object-level, Pixel-level Reasoning and Understanding
• Title（参考訳）: OMG-LLaVA: 画像レベル、オブジェクトレベル、ピクセルレベルの推論と理解のブリッジ
• Authors: Tao Zhang, Xiangtai Li, Hao Fei, Haobo Yuan, Shengqiong Wu, Shunping Ji, Chen Change Loy, Shuicheng Yan,
• Abstract要約: OMG-LLaVAは、強力なピクセルレベルの視覚理解と推論能力を組み合わせた新しいフレームワークである。 フレキシブルなユーザインタラクションのために、さまざまな視覚的およびテキストプロンプトを受け入れることができる。 OMG-LLaVAは1つのモデルで画像レベル、オブジェクトレベル、ピクセルレベルの推論と理解を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.87441334765693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current universal segmentation methods demonstrate strong capabilities in pixel-level image and video understanding. However, they lack reasoning abilities and cannot be controlled via text instructions. In contrast, large vision-language multimodal models exhibit powerful vision-based conversation and reasoning capabilities but lack pixel-level understanding and have difficulty accepting visual prompts for flexible user interaction. This paper proposes OMG-LLaVA, a new and elegant framework combining powerful pixel-level vision understanding with reasoning abilities. It can accept various visual and text prompts for flexible user interaction. Specifically, we use a universal segmentation method as the visual encoder, integrating image information, perception priors, and visual prompts into visual tokens provided to the LLM. The LLM is responsible for understanding the user's text instructions and providing text responses and pixel-level segmentation results based on the visual information. We propose perception prior embedding to better integrate perception priors with image features. OMG-LLaVA achieves image-level, object-level, and pixel-level reasoning and understanding in a single model, matching or surpassing the performance of specialized methods on multiple benchmarks. Rather than using LLM to connect each specialist, our work aims at end-to-end training on one encoder, one decoder, and one LLM. The code and model have been released for further research.
• Abstract（参考訳）: 現在のユニバーサルセグメンテーション法は、ピクセルレベルの画像とビデオ理解において強力な機能を示している。 しかし、推論能力がなく、テキスト命令では制御できない。 対照的に、大きな視覚言語によるマルチモーダルモデルは、強力な視覚ベースの会話と推論能力を示すが、ピクセルレベルの理解が欠如し、フレキシブルなユーザインタラクションのための視覚的プロンプトを受け入れるのが困難である。 本稿では,強力な画素レベルの視覚理解と推論能力を組み合わせた,新しいエレガントかつエレガントなフレームワークOMG-LLaVAを提案する。 フレキシブルなユーザインタラクションのために、さまざまな視覚的およびテキストプロンプトを受け入れることができる。 具体的には、視覚的エンコーダとして普遍的なセグメンテーション手法を用い、画像情報、知覚前兆、視覚的プロンプトをLCMに提供した視覚トークンに統合する。 LLMは、ユーザのテキスト命令を理解し、視覚情報に基づいてテキスト応答とピクセルレベルのセグメンテーション結果を提供する。 画像特徴と知覚の事前認識をよりよく統合するために,知覚の事前埋め込みを提案する。 OMG-LLaVAは、イメージレベル、オブジェクトレベル、ピクセルレベルの推論と理解を1つのモデルで達成し、複数のベンチマークで特定のメソッドのパフォーマンスをマッチングまたは上回る。 各専門家を繋ぐためにLLMを使うのではなく、エンコーダ1つ、デコーダ1つ、LLM1つでエンドツーエンドのトレーニングを目標としています。 コードとモデルは、さらなる研究のためにリリースされている。

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