論文の概要: KptLLM: Unveiling the Power of Large Language Model for Keypoint Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01846v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 06:42:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:39:39.296723
• Title: KptLLM: Unveiling the Power of Large Language Model for Keypoint Comprehension
• Title（参考訳）: KptLLM: キーポイント理解のための大規模言語モデルのパワーを提供する
• Authors: Jie Yang, Wang Zeng, Sheng Jin, Lumin Xu, Wentao Liu, Chen Qian, Ruimao Zhang,
• Abstract要約: さまざまなタスクシナリオでキーポイントを理解することを目的としたセマンティック・キーポイントを紹介します。 また,KptLLMは,識別・検出戦略を利用する統一型マルチモーダルモデルである。 KptLLMは様々なモダリティ入力を順応的に処理し、意味内容とキーポイント位置の両方の解釈を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.283133365170052
• License:
• Abstract: Recent advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have greatly improved their abilities in image understanding. However, these models often struggle with grasping pixel-level semantic details, e.g., the keypoints of an object. To bridge this gap, we introduce the novel challenge of Semantic Keypoint Comprehension, which aims to comprehend keypoints across different task scenarios, including keypoint semantic understanding, visual prompt-based keypoint detection, and textual prompt-based keypoint detection. Moreover, we introduce KptLLM, a unified multimodal model that utilizes an identify-then-detect strategy to effectively address these challenges. KptLLM underscores the initial discernment of semantics in keypoints, followed by the precise determination of their positions through a chain-of-thought process. With several carefully designed modules, KptLLM adeptly handles various modality inputs, facilitating the interpretation of both semantic contents and keypoint locations. Our extensive experiments demonstrate KptLLM's superiority in various keypoint detection benchmarks and its unique semantic capabilities in interpreting keypoints.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の最近の進歩は、画像理解におけるその能力を大幅に改善している。 しかしながら、これらのモデルは、例えばオブジェクトのキーポイントなど、ピクセルレベルのセマンティックディテールの把握に苦労することが多い。 このギャップを埋めるために,キーポイントの意味理解,視覚的プロンプトに基づくキーポイント検出,テキストによるプロンプトに基づくキーポイント検出など,さまざまなタスクシナリオにおけるキーポイントの理解を目的とした,セマンティックキーポイント理解という新たな課題を紹介した。 さらに,これらの課題を効果的に解決するために,識別・検出戦略を利用する統一型マルチモーダルモデルであるKptLLMを導入する。 KptLLMはキーポイントにおけるセマンティクスの最初の識別を下記し、続いてチェーン・オブ・シント・プロセスを通じてそれらの位置を正確に決定する。 いくつかの慎重に設計されたモジュールで、KptLLMは様々なモダリティ入力を順応的に処理し、セマンティック内容とキーポイント位置の両方の解釈を容易にする。 我々は、キーポイント検出ベンチマークにおけるKptLLMの優位性と、キーポイントの解釈におけるユニークなセマンティック機能を示す。

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