論文の概要: CogVLM2: Visual Language Models for Image and Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16500v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 12:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:52:39.990447
• Title: CogVLM2: Visual Language Models for Image and Video Understanding
• Title（参考訳）: CogVLM2:画像とビデオの理解のためのビジュアル言語モデル
• Abstract要約: 画像と映像の理解のための新しいビジュアル言語モデルであるCagVLM2ファミリを提案する。 イメージ理解モデルとして、CogVLM2は、トレーニング前とトレーニング後の両方でトレーニングレシピを改善したビジュアルエキスパートアーキテクチャを継承する。 ビデオ理解モデルとして、CogVLM2-Videoはマルチフレーム入力とタイムスタンプを統合し、時間的グラウンドの自動構築を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.361109860391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Beginning with VisualGLM and CogVLM, we are continuously exploring VLMs in pursuit of enhanced vision-language fusion, efficient higher-resolution architecture, and broader modalities and applications. Here we propose the CogVLM2 family, a new generation of visual language models for image and video understanding including CogVLM2, CogVLM2-Video and GLM-4V. As an image understanding model, CogVLM2 inherits the visual expert architecture with improved training recipes in both pre-training and post-training stages, supporting input resolution up to $1344 \times 1344$ pixels. As a video understanding model, CogVLM2-Video integrates multi-frame input with timestamps and proposes automated temporal grounding data construction. Notably, CogVLM2 family has achieved state-of-the-art results on benchmarks like MMBench, MM-Vet, TextVQA, MVBench and VCGBench. All models are open-sourced in https://github.com/THUDM/CogVLM2 and https://github.com/THUDM/GLM-4, contributing to the advancement of the field.
• Abstract（参考訳）: VisualGLM と CogVLM から始まり、視覚言語融合の強化、効率的な高解像度アーキテクチャ、より広範なモダリティと応用を追求し、引き続き VLM を探求しています。 本稿では,CagVLM2,CagVLM2-Video,GLM-4Vを含む画像および映像理解のための次世代ビジュアル言語モデルであるCagVLM2ファミリを提案する。 画像理解モデルとして、CogVLM2は、トレーニング前とトレーニング後の両方でトレーニングレシピを改善し、1344 \times 1344$ピクセルまでの入力解像度をサポートすることで、ビジュアルエキスパートアーキテクチャを継承する。 ビデオ理解モデルとして、CogVLM2-Videoはマルチフレーム入力とタイムスタンプを統合し、時間的グラウンドの自動構築を提案する。 特に、CagVLM2ファミリはMMBench、MM-Vet、TextVQA、MVBench、VCGBenchといったベンチマークで最先端の結果を得た。 すべてのモデルはhttps://github.com/THUDM/CogVLM2とhttps://github.com/THUDM/GLM-4でオープンソース化されており、この分野の発展に寄与している。

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