論文の概要: MMFuser: Multimodal Multi-Layer Feature Fuser for Fine-Grained Vision-Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11829v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:01.377094
• Title: MMFuser: Multimodal Multi-Layer Feature Fuser for Fine-Grained Vision-Language Understanding
• Title（参考訳）: MMFuser:細粒度視覚言語理解のためのマルチモーダル多層特徴フィルタ
• Authors: Yue Cao, Yangzhou Liu, Zhe Chen, Guangchen Shi, Wenhai Wang, Danhuai Zhao, Tong Lu,
• Abstract要約: 視覚変換器(ViTs)の深部・浅部機能を効率的に統合する,シンプルで効果的な多層機能フェーザであるモデル名を提案する。 具体的には、クエリとしてセマンティックに整合した深い機能を活用して、浅い機能から欠落した詳細を動的に抽出する。 modelnameachieveは、ビジュアル表現とベンチマークのパフォーマンスを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.68348330596116
• License:
• Abstract: Despite significant advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) for understanding complex human intentions through cross-modal interactions, capturing intricate image details remains challenging. Previous methods integrating multiple vision encoders to enhance visual detail introduce redundancy and computational overhead. We observe that most MLLMs utilize only the last-layer feature map of the vision encoder for visual representation, neglecting the rich fine-grained information in shallow feature maps. To address this issue, we propose \modelname, a simple yet effective multi-layer feature fuser that efficiently integrates deep and shallow features from Vision Transformers (ViTs). Specifically, it leverages semantically aligned deep features as queries to dynamically extract missing details from shallow features, thus preserving semantic alignment while enriching the representation with fine-grained information. Applied to the LLaVA-1.5 model, \modelname~achieves significant improvements in visual representation and benchmark performance, providing a more flexible and lightweight solution compared to multi-encoder ensemble methods. The code and model have been released at https://github.com/yuecao0119/MMFuser.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、相互モーダルな相互作用を通じて複雑な人間の意図を理解するために大幅に進歩しているが、複雑な画像の詳細を捉えることは依然として困難である。 視覚的ディテールを高めるために複数の視覚エンコーダを統合する従来手法では、冗長性と計算オーバーヘッドが導入されていた。 我々は,ほとんどのMLLMが視覚表現のために視覚エンコーダの最終層の特徴マップのみを使用しており,浅い特徴写像の豊富な微細な情報を無視していることを観察する。 この問題に対処するために,視覚変換器(ViTs)の深部・浅部機能を効率的に統合する,シンプルで効果的な多層機能フェーザである \modelname を提案する。 具体的には、セマンティックアライメントされた深い特徴をクエリとして利用し、浅い特徴から欠落した詳細を動的に抽出し、セマンティックアライメントを保持しながら、表現をきめ細かい情報で強化する。 LLaVA-1.5モデルに適用された \modelname~achieve は、視覚表現とベンチマーク性能を大幅に改善し、マルチエンコーダアンサンブル法よりも柔軟で軽量なソリューションを提供する。 コードとモデルはhttps://github.com/yuecao0119/MMFuser.comでリリースされた。

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