論文の概要: Large Language Models Can Understanding Depth from Monocular Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01133v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 10:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 07:13:03.290031
• Title: Large Language Models Can Understanding Depth from Monocular Images
• Title（参考訳）: 単眼画像から奥行きを理解できる大規模言語モデル
• Authors: Zhongyi Xia, Tianzhao Wu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルが最小限の監督力で効果的に深度を解釈できることを示す。 LLM-MDEは,言語理解を通して深度を解読するフレームワークである。 実世界のMDEデータセットに関する総合実験により、LLM-MDEの有効性と優位性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monocular depth estimation is a critical function in computer vision applications. This paper shows that large language models (LLMs) can effectively interpret depth with minimal supervision, using efficient resource utilization and a consistent neural network architecture. We introduce LLM-MDE, a multimodal framework that deciphers depth through language comprehension. Specifically, LLM-MDE employs two main strategies to enhance the pretrained LLM's capability for depth estimation: cross-modal reprogramming and an adaptive prompt estimation module. These strategies align vision representations with text prototypes and automatically generate prompts based on monocular images, respectively. Comprehensive experiments on real-world MDE datasets confirm the effectiveness and superiority of LLM-MDE, which excels in few-/zero-shot tasks while minimizing resource use. The source code is available.
• Abstract（参考訳）: 単眼深度推定はコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要な機能である。 本稿では,資源利用の効率化と一貫したニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,大規模言語モデル(LLM)を最小限の監視で効果的に解釈可能であることを示す。 LLM-MDEは,言語理解を通して深度を解読するマルチモーダルフレームワークである。 具体的には、LLM-MDEは、事前訓練されたLLMの深度推定能力を高めるために、クロスモーダルプログラミングと適応的なプロンプト推定モジュールの2つの主要な戦略を採用している。 これらの戦略は、視覚表現をテキストプロトタイプと整合させ、それぞれ単眼画像に基づいてプロンプトを自動生成する。 実世界のMDEデータセットに関する総合的な実験により、資源使用を最小化しながら、数秒/ゼロのタスクに優れるLLM-MDEの有効性と優位性が確認された。 ソースコードは公開されている。

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