論文の概要: VipAct: Visual-Perception Enhancement via Specialized VLM Agent Collaboration and Tool-use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16400v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 18:10:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:29:12.000468
• Title: VipAct: Visual-Perception Enhancement via Specialized VLM Agent Collaboration and Tool-use
• Title（参考訳）: VipAct: 特殊化VLMエージェントコラボレーションとツール利用による視覚知覚の強化
• Authors: Zhehao Zhang, Ryan Rossi, Tong Yu, Franck Dernoncourt, Ruiyi Zhang, Jiuxiang Gu, Sungchul Kim, Xiang Chen, Zichao Wang, Nedim Lipka,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)を強化するエージェントフレームワークであるVipActを提案する。 VipActは、タスク要求の分析、計画、調整を管理するオーケストレータエージェントと、特定のタスクを処理する専門エージェントで構成される。 様々な視覚認知タスクを特徴とするベンチマーク上でのVipActの評価を行い,実験結果から大幅な性能向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.39058448757645
• License:
• Abstract: While vision-language models (VLMs) have demonstrated remarkable performance across various tasks combining textual and visual information, they continue to struggle with fine-grained visual perception tasks that require detailed pixel-level analysis. Effectively eliciting comprehensive reasoning from VLMs on such intricate visual elements remains an open challenge. In this paper, we present VipAct, an agent framework that enhances VLMs by integrating multi-agent collaboration and vision expert models, enabling more precise visual understanding and comprehensive reasoning. VipAct consists of an orchestrator agent, which manages task requirement analysis, planning, and coordination, along with specialized agents that handle specific tasks such as image captioning and vision expert models that provide high-precision perceptual information. This multi-agent approach allows VLMs to better perform fine-grained visual perception tasks by synergizing planning, reasoning, and tool use. We evaluate VipAct on benchmarks featuring a diverse set of visual perception tasks, with experimental results demonstrating significant performance improvements over state-of-the-art baselines across all tasks. Furthermore, comprehensive ablation studies reveal the critical role of multi-agent collaboration in eliciting more detailed System-2 reasoning and highlight the importance of image input for task planning. Additionally, our error analysis identifies patterns of VLMs' inherent limitations in visual perception, providing insights into potential future improvements. VipAct offers a flexible and extensible framework, paving the way for more advanced visual perception systems across various real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、テキスト情報と視覚情報を組み合わせた様々なタスクにおいて顕著な性能を示してきたが、詳細なピクセルレベルの分析を必要とする細粒度の視覚知覚タスクに苦戦し続けている。 このような複雑な視覚要素に対するVLMからの包括的推論を効果的に引き出すことは、未解決の課題である。 本稿では、マルチエージェントコラボレーションとビジョンエキスパートモデルを統合することで、VLMを強化し、より正確な視覚的理解と包括的な推論を可能にするエージェントフレームワークであるVipActを提案する。 VipActは、タスク要求の分析、計画、調整を管理するオーケストレータエージェントと、高精度の知覚情報を提供するイメージキャプションやビジョンエキスパートモデルのような特定のタスクを扱う専門エージェントで構成されている。 このマルチエージェントアプローチにより、VLMは計画、推論、ツールの使用を相乗化することによって、よりきめ細かい視覚的知覚タスクをより良く実行することができる。 様々な視覚認知タスクを特徴とするベンチマーク上でのVipActの評価を行い,すべてのタスクにおける最先端のベースラインよりも優れた性能向上を示す実験結果を得た。 さらに、総合的なアブレーション研究により、より詳細なSystem-2推論を導き出す上で、マルチエージェントコラボレーションが重要な役割を担い、タスク計画におけるイメージインプットの重要性を強調している。 さらに,視覚知覚におけるVLMの本質的限界のパターンを同定し,将来的な改善の可能性について考察する。 VipActはフレキシブルで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な現実世界のアプリケーションにまたがってより高度な視覚認識システムを実現する。

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