論文の概要: Visual-Linguistic Agent: Towards Collaborative Contextual Object Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10252v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:02:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:05.895119
• Title: Visual-Linguistic Agent: Towards Collaborative Contextual Object Reasoning
• Title（参考訳）: 視覚言語エージェント:協調的文脈オブジェクト推論を目指して
• Authors: Jingru Yang, Huan Yu, Yang Jingxin, Chentianye Xu, Yin Biao, Yu Sun, Shengfeng He,
• Abstract要約: Visual-Linguistic Agent (VLA)は、MLLMのリレーショナル推論強度と従来の物体検出器の正確な位置決め能力を組み合わせた協調的なフレームワークである。 VLAは空間的推論とオブジェクトローカライゼーションの両方を強化し、マルチモーダル理解における重要な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.35257570870916
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) excel at descriptive tasks within images but often struggle with precise object localization, a critical element for reliable visual interpretation. In contrast, traditional object detection models provide high localization accuracy but frequently generate detections lacking contextual coherence due to limited modeling of inter-object relationships. To address this fundamental limitation, we introduce the \textbf{Visual-Linguistic Agent (VLA), a collaborative framework that combines the relational reasoning strengths of MLLMs with the precise localization capabilities of traditional object detectors. In the VLA paradigm, the MLLM serves as a central Linguistic Agent, working collaboratively with specialized Vision Agents for object detection and classification. The Linguistic Agent evaluates and refines detections by reasoning over spatial and contextual relationships among objects, while the classification Vision Agent offers corrective feedback to improve classification accuracy. This collaborative approach enables VLA to significantly enhance both spatial reasoning and object localization, addressing key challenges in multimodal understanding. Extensive evaluations on the COCO dataset demonstrate substantial performance improvements across multiple detection models, highlighting VLA's potential to set a new benchmark in accurate and contextually coherent object detection.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は画像内の記述的タスクに優れるが、正確なオブジェクトのローカライゼーションに苦慮することが多い。 対照的に、従来のオブジェクト検出モデルは、高い位置決め精度を提供するが、オブジェクト間の関係のモデリングが限定されているため、コンテキストコヒーレンスに欠ける検出を頻繁に生成する。 この基本的な制限に対処するため、従来の物体検出器の正確な位置決め機能とMLLMの相関推論強度を組み合わせた協調的フレームワークである「textbf{Visual-Linguistic Agent (VLA)」を導入する。 VLAパラダイムでは、MLLMは中央言語エージェントとして機能し、オブジェクトの検出と分類のために専門の視覚エージェントと連携する。 言語エージェントは、オブジェクト間の空間的および文脈的関係を推論して検出を評価し、洗練する一方、視覚エージェントは、分類精度を改善するための補正フィードバックを提供する。 この協調的なアプローチにより、VLAは空間的推論とオブジェクトローカライゼーションの両方を大幅に強化し、マルチモーダル理解における重要な課題に対処することができる。 COCOデータセットの大規模な評価は、複数の検出モデル間で大幅なパフォーマンス向上を示し、VLAが正確でコンテキストに整合したオブジェクト検出で新しいベンチマークを設定する可能性を強調している。

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