論文の概要: OCC-MLLM:Empowering Multimodal Large Language Model For the Understanding of Occluded Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01261v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 06:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 22:09:02.270077
• Title: OCC-MLLM:Empowering Multimodal Large Language Model For the Understanding of Occluded Objects
• Title（参考訳）: OCC-MLLM:Occluded Objects理解のためのマルチモーダル大言語モデルの構築
• Authors: Wenmo Qiu, Xinhan Di,
• Abstract要約: 本稿では,新たに設計されたビジュアルエンコーダを用いて,RGB画像の隠蔽対象を理解する新しいマルチモーダルモデルを提案する。 また、大規模視覚言語ペアデータセットを導入し、大規模視覚言語マルチモーダルモデルをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.850097504458451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a gap in the understanding of occluded objects in existing large-scale visual language multi-modal models. Current state-of-the-art multimodal models fail to provide satisfactory results in describing occluded objects for visual-language multimodal models through universal visual encoders. Another challenge is the limited number of datasets containing image-text pairs with a large number of occluded objects. Therefore, we introduce a novel multimodal model that applies a newly designed visual encoder to understand occluded objects in RGB images. We also introduce a large-scale visual-language pair dataset for training large-scale visual-language multimodal models and understanding occluded objects. We start our experiments comparing with the state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 既存の大規模視覚言語マルチモーダルモデルでは、隠蔽対象の理解にギャップがある。 現在の最先端マルチモーダルモデルは、普遍的なビジュアルエンコーダを通して視覚言語マルチモーダルモデルのための隠蔽オブジェクトを記述するのに十分な結果を与えられなかった。 もう1つの課題は、多数の隠蔽されたオブジェクトを持つ画像とテキストのペアを含むデータセットの限られた数である。 そこで我々は,新たに設計されたビジュアルエンコーダを用いて,RGB画像の隠蔽対象を理解する新しいマルチモーダルモデルを提案する。 また、大規模視覚言語ペアデータセットを導入し、大規模視覚言語マルチモーダルモデルを訓練し、隠蔽対象を理解する。 私たちは、最先端のモデルと比較し、実験を始めます。

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