論文の概要: ParGo: Bridging Vision-Language with Partial and Global Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12928v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 09:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:40:04.894175
• Title: ParGo: Bridging Vision-Language with Partial and Global Views
• Title（参考訳）: ParGo: 部分ビューとグローバルビューを備えたブリッジングビジョンランゲージ
• Authors: An-Lan Wang, Bin Shan, Wei Shi, Kun-Yu Lin, Xiang Fei, Guozhi Tang, Lei Liao, Jingqun Tang, Can Huang, Wei-Shi Zheng,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のビジョンと言語モダリティを接続する新しい部分言語プロジェクタであるParGoを紹介する。 グローバルアテンションベースのプロジェクタに依存する従来の作業とは異なり、ParGoは個別に訓練された視覚エンコーダとLLMの間の表現ギャップを橋渡しします。 実験の結果,ParGoは他のプロジェクタよりも優れており,特に知覚能力の細部を重視したタスクでは顕著に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.22704458758528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents ParGo, a novel Partial-Global projector designed to connect the vision and language modalities for Multimodal Large Language Models (MLLMs). Unlike previous works that rely on global attention-based projectors, our ParGo bridges the representation gap between the separately pre-trained vision encoders and the LLMs by integrating global and partial views, which alleviates the overemphasis on prominent regions. To facilitate the effective training of ParGo, we collect a large-scale detail-captioned image-text dataset named ParGoCap-1M-PT, consisting of 1 million images paired with high-quality captions. Extensive experiments on several MLLM benchmarks demonstrate the effectiveness of our ParGo, highlighting its superiority in aligning vision and language modalities. Compared to conventional Q-Former projector, our ParGo achieves an improvement of 259.96 in MME benchmark. Furthermore, our experiments reveal that ParGo significantly outperforms other projectors, particularly in tasks that emphasize detail perception ability.
• Abstract（参考訳）: この研究は、多モーダル大言語モデル(MLLM)のビジョンと言語モダリティを結びつけるために設計された、新しい部分言語プロジェクタであるParGoを提示する。 従来のグローバルアテンションベースのプロジェクタに依存した作業とは異なり、ParGoは、個別に訓練された視覚エンコーダとLLM間の表現ギャップをグローバルビューと部分ビューを統合することで橋渡しし、顕著な領域でのオーバーエンハンシスを軽減する。 ParGoの効果的なトレーニングを容易にするため,ParGoCap-1M-PTという画像テキストデータセットを大規模に収集した。 いくつかのMLLMベンチマークでの大規模な実験は、ParGoの有効性を示し、ビジョンと言語モダリティの整合性においてその優位性を強調している。 従来のQ-Formerプロジェクタと比較して、ParGoはMMEベンチマークで259.96の改善を実現しています。 さらに,ParGoは他のプロジェクターよりも優れており,特に知覚能力の細部を重視したタスクでは顕著に優れていた。

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