論文の概要: What's in the Image? A Deep-Dive into the Vision of Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17491v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 14:59:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:57.503458
• Title: What's in the Image? A Deep-Dive into the Vision of Vision Language Models
• Title（参考訳）: イメージには何があるのか? 視覚言語モデルのビジョンを深く掘り下げる
• Authors: Omri Kaduri, Shai Bagon, Tali Dekel,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、最近、複雑な視覚コンテンツを解釈する際、顕著な能力を示した。 本稿では,各層にまたがるアテンションモジュールに着目し,徹底的な経験分析を行う。 これらのモデルが視覚データをどのように処理するかについて、いくつかの重要な洞察を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.669971132114195
• License:
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have recently demonstrated remarkable capabilities in comprehending complex visual content. However, the mechanisms underlying how VLMs process visual information remain largely unexplored. In this paper, we conduct a thorough empirical analysis, focusing on attention modules across layers. We reveal several key insights about how these models process visual data: (i) the internal representation of the query tokens (e.g., representations of "describe the image"), is utilized by VLMs to store global image information; we demonstrate that these models generate surprisingly descriptive responses solely from these tokens, without direct access to image tokens. (ii) Cross-modal information flow is predominantly influenced by the middle layers (approximately 25% of all layers), while early and late layers contribute only marginally.(iii) Fine-grained visual attributes and object details are directly extracted from image tokens in a spatially localized manner, i.e., the generated tokens associated with a specific object or attribute attend strongly to their corresponding regions in the image. We propose novel quantitative evaluation to validate our observations, leveraging real-world complex visual scenes. Finally, we demonstrate the potential of our findings in facilitating efficient visual processing in state-of-the-art VLMs.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、最近、複雑な視覚コンテンツを解釈する際、顕著な能力を示した。 しかしながら、VLMが視覚情報をどう処理するかというメカニズムはほとんど解明されていない。 本稿では,各層にまたがるアテンションモジュールに着目し,徹底的な経験分析を行う。 これらのモデルが視覚データをどのように処理するかについて、いくつかの重要な洞察を明らかにします。 (i)クエリトークンの内部表現(例:イメージ記述表現)は、VLMによってグローバルな画像情報を格納するために使用され、これらのモデルが画像トークンに直接アクセスすることなく、これらのトークンから驚くほど記述的な応答を生成することを示す。 (II) クロスモーダル情報フローは中層(全層の約25%)の影響が強く, 初期層と後期層は狭義にのみ寄与する。 三 画像中の特定の物又は属性に関連付けられた生成されたトークンが、画像内の対応する領域に強く従うように、空間的に局所的に画像トークンから直接、きめ細かな視覚的属性及びオブジェクトの詳細を抽出する。 本稿では,実世界の複雑な視覚シーンを活かして,我々の観察を検証するための新しい定量的評価法を提案する。 最後に,最先端のVLMにおける視覚処理の効率化を図った。

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