論文の概要: X-Former: Unifying Contrastive and Reconstruction Learning for MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13851v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 18:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 21:29:41.786918
• Title: X-Former: Unifying Contrastive and Reconstruction Learning for MLLMs
• Title（参考訳）: X-Former:MLLMにおけるコントラスト学習と再構成学習の統合
• Authors: Sirnam Swetha, Jinyu Yang, Tal Neiman, Mamshad Nayeem Rizve, Son Tran, Benjamin Yao, Trishul Chilimbi, Mubarak Shah,
• Abstract要約: X-FormerはCLとMIMの相補的な強度を利用するために設計された軽量トランスフォーマーモジュールである。 X-Formerは、2つの凍結した視覚エンコーダから視覚言語表現学習とマルチモーダル・マルチモーダル生成学習をブートストラップする。 さらに、凍結したLLMから視覚から言語への生成学習をブートストラップし、X-Formerの視覚的特徴をLLMで解釈できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.30255148577368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have revolutionized the field of vision-language understanding by integrating visual perception capabilities into Large Language Models (LLMs). The prevailing trend in this field involves the utilization of a vision encoder derived from vision-language contrastive learning (CL), showing expertise in capturing overall representations while facing difficulties in capturing detailed local patterns. In this work, we focus on enhancing the visual representations for MLLMs by combining high-frequency and detailed visual representations, obtained through masked image modeling (MIM), with semantically-enriched low-frequency representations captured by CL. To achieve this goal, we introduce X-Former which is a lightweight transformer module designed to exploit the complementary strengths of CL and MIM through an innovative interaction mechanism. Specifically, X-Former first bootstraps vision-language representation learning and multimodal-to-multimodal generative learning from two frozen vision encoders, i.e., CLIP-ViT (CL-based) and MAE-ViT (MIM-based). It further bootstraps vision-to-language generative learning from a frozen LLM to ensure visual features from X-Former can be interpreted by the LLM. To demonstrate the effectiveness of our approach, we assess its performance on tasks demanding detailed visual understanding. Extensive evaluations indicate that X-Former excels in visual reasoning tasks involving both structural and semantic categories in the GQA dataset. Assessment on fine-grained visual perception benchmark further confirms its superior capabilities in visual understanding.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩は、視覚認識機能をLLM(Large Language Models)に統合することで、視覚言語理解の分野に革命をもたらした。 この分野で一般的なトレンドは、視覚言語コントラスト学習(CL)から派生した視覚エンコーダの利用であり、詳細な局所パターンを捉えるのに困難に直面しながら、全体表現をキャプチャする専門知識を示している。 本研究では,マスク付き画像モデリング(MIM)により得られた高頻度・高精細な視覚表現と,CLが取得した意味的にリッチな低周波表現を組み合わせることで,MLLMの視覚表現の向上に焦点をあてる。 この目的を達成するために,CLとMIMの相補的な強度を利用する軽量トランスフォーマーモジュールであるX-Formerを導入する。 具体的には、X-Formerは2つの凍結視覚エンコーダ、すなわちCLIP-ViT(CLベース)とMAE-ViT(MIMベース)から視覚言語表現学習とマルチモーダル・マルチモーダル生成学習をブートストラップする。 さらに、凍結したLLMから視覚から言語への生成学習をブートストラップし、X-Formerの視覚的特徴をLLMで解釈できるようにする。 提案手法の有効性を示すため,詳細な視覚的理解を必要とするタスクにおいて,その性能を評価する。 広範囲な評価から、X-FormerはGQAデータセットの構造的カテゴリと意味的カテゴリの両方を含む視覚的推論タスクに優れていることが示唆された。 きめ細かい視覚知覚ベンチマークによる評価は、視覚理解におけるその優れた能力をさらに確認する。

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