論文の概要: Attention Prompting on Image for Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17143v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 17:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 02:33:29.587685
• Title: Attention Prompting on Image for Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視線モデルのための画像上の注意プロンプト
• Authors: Runpeng Yu, Weihao Yu, Xinchao Wang,
• Abstract要約: 本稿では,画像上の注意喚起という新しいプロンプト手法を提案する。 我々は,CLIPのような補助モデルを用いて,テキストクエリに依存する入力画像に対するアテンションヒートマップを生成する。 各種バイソン言語ベンチマークの実験により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.794304207664176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compared with Large Language Models (LLMs), Large Vision-Language Models (LVLMs) can also accept images as input, thus showcasing more interesting emergent capabilities and demonstrating impressive performance on various vision-language tasks. Motivated by text prompting in LLMs, visual prompting has been explored to enhance LVLMs' capabilities of perceiving visual information. However, previous visual prompting techniques solely process visual inputs without considering text queries, limiting the models' ability to follow text instructions to complete tasks. To fill this gap, in this work, we propose a new prompting technique named Attention Prompting on Image, which just simply overlays a text-query-guided attention heatmap on the original input image and effectively enhances LVLM on various tasks. Specifically, we generate an attention heatmap for the input image dependent on the text query with an auxiliary model like CLIP. Then the heatmap simply multiplies the pixel values of the original image to obtain the actual input image for the LVLM. Extensive experiments on various vison-language benchmarks verify the effectiveness of our technique. For example, Attention Prompting on Image improves LLaVA-1.5 by 3.8% and 2.9% on MM-Vet and LLaVA-Wild benchmarks, respectively.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)と比較すると、LVLM(Large Vision-Language Models)もイメージを入力として受け入れることができ、より興味深い創発的な能力を示し、様々な視覚言語タスクにおける印象的なパフォーマンスを示す。 LLMにおけるテキストプロンプトによって動機づけられた視覚的プロンプトは、LVLMの視覚情報知覚能力を高めるために研究されている。 しかし、従来の視覚的プロンプト技術は、テキストクエリを考慮せずに視覚的な入力のみを処理し、モデルがタスクを完了させるためにテキスト命令に従う能力を制限する。 このギャップを埋めるために,本研究では,テキストクエリ誘導型アテンションヒートマップを元の入力画像上にオーバーレイするだけで,様々なタスクにおけるLVLMを効果的に強化する,Attention Prompting on Imageという新しいプロンプト手法を提案する。 具体的には、CLIPのような補助モデルを用いて、テキストクエリに依存する入力画像に対するアテンションヒートマップを生成する。 次に、ヒートマップは、元の画像の画素値を単純に乗算して、LVLMの実際の入力画像を得る。 各種バイソン言語ベンチマークの広範囲な実験により,本手法の有効性が検証された。 例えば、画像上のアテンション・プロンプティングは、それぞれMM-VetとLLaVA-WildベンチマークでLLaVA-1.5を3.8%改善する。

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