論文の概要: Grid-augumented vision: A simple yet effective approach for enhanced spatial understanding in multi-modal agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18270v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 12:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:35.398412
• Title: Grid-augumented vision: A simple yet effective approach for enhanced spatial understanding in multi-modal agents
• Title（参考訳）: グリッド・オーグメンテッド・ビジョン:マルチモーダルエージェントにおける空間的理解のシンプルかつ効果的なアプローチ
• Authors: Joongwon Chae, Zhenyu Wang, Peiwu Qin,
• Abstract要約: 本稿では,単純なグリッドオーバーレイ手法を用いて,視覚的位置を明示的に符号化する手法を提案する。 本手法は,トランスにおける位置符号化の動作に類似した視覚的空間的ガイダンスを提供する。 提案手法の単純さと有効性は,空間的推論の正確性を必要とするアプリケーションにとって特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.930667479611019
• License:
• Abstract: Recent advances in multimodal models have demonstrated impressive capabilities in object recognition and scene understanding. However, these models often struggle with precise spatial localization - a critical capability for real-world applications. Inspired by how humans use grid-based references like chess boards and maps, we propose introducing explicit visual position encoding through a simple grid overlay approach. By adding a 9x9 black grid pattern onto input images, our method provides visual spatial guidance analogous to how positional encoding works in transformers, but in an explicit, visual form. Experiments on the COCO 2017 dataset demonstrate that our grid-based approach achieves significant improvements in localization accuracy, with a 107.4% increase in IoU (from 0.27 to 0.56) and a 194.4% improvement in GIoU (from 0.18 to 0.53) compared to baseline performance. Through attention visualization analysis, we show how this visual position encoding helps models better ground spatial relationships. Our method's simplicity and effectiveness make it particularly valuable for applications requiring accurate spatial reasoning, such as robotic manipulation, medical imaging, and autonomous navigation.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルの最近の進歩は、オブジェクト認識とシーン理解における印象的な能力を示している。 しかしながら、これらのモデルは、実世界のアプリケーションにとって重要な能力である、正確な空間的ローカライゼーションに苦しむことが多い。 チェス盤や地図などのグリッドベースの参照の使い方に着想を得て,単純なグリッドオーバーレイアプローチによる視覚的位置符号化を提案する。 入力画像に9x9の黒格子パターンを加えることで、位置符号化がトランスフォーマーでどのように機能するかに類似した視覚的空間的ガイダンスを提供する。 COCO 2017データセットの実験によると、我々のグリッドベースのアプローチは、IoU(0.27から0.56)が107.4%増加し、GIoU(0.18から0.53)が194.4%改善され、ローカライズ精度が大幅に向上している。 注目の可視化分析により,この視覚的位置エンコーディングが空間的関係のモデル構築にどのように役立つかを示す。 本手法の簡便さと有効性は,ロボット操作,医用画像,自律ナビゲーションなど,正確な空間推論を必要とするアプリケーションにとって特に有用である。

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