論文の概要: Inst-IT: Boosting Multimodal Instance Understanding via Explicit Visual Prompt Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03565v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:58:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:49.782116
• Title: Inst-IT: Boosting Multimodal Instance Understanding via Explicit Visual Prompt Instruction Tuning
• Title（参考訳）: Inst-IT: 明示的なビジュアルプロンプトインストラクションチューニングによるマルチモーダルインスタンス理解の強化
• Authors: Wujian Peng, Lingchen Meng, Yitong Chen, Yiweng Xie, Yang Liu, Tao Gui, Hang Xu, Xipeng Qiu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: Inst-ITは、明示的な視覚的プロンプトインストラクションチューニングを通じてインスタンス理解におけるLMMを強化するソリューションである。 Inst-ITは、マルチモーダルなインスタンスレベルの理解を診断するためのベンチマーク、大規模命令チューニングデータセット、継続的命令チューニングトレーニングパラダイムで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.79428219851289
• License:
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have made significant breakthroughs with the advancement of instruction tuning. However, while existing models can understand images and videos at a holistic level, they still struggle with instance-level understanding that requires a more nuanced comprehension and alignment. Instance-level understanding is crucial, as it focuses on the specific elements that we are most interested in. Excitingly, existing works find that the state-of-the-art LMMs exhibit strong instance understanding capabilities when provided with explicit visual cues. Motivated by this, we introduce an automated annotation pipeline assisted by GPT-4o to extract instance-level information from images and videos through explicit visual prompting for instance guidance. Building upon this pipeline, we proposed Inst-IT, a solution to enhance LMMs in Instance understanding via explicit visual prompt Instruction Tuning. Inst-IT consists of a benchmark to diagnose multimodal instance-level understanding, a large-scale instruction-tuning dataset, and a continuous instruction-tuning training paradigm to effectively enhance spatial-temporal instance understanding capabilities of existing LMMs. Experimental results show that, with the boost of Inst-IT, our models not only achieve outstanding performance on Inst-IT Bench but also demonstrate significant improvements across various generic image and video understanding benchmarks. This highlights that our dataset not only boosts instance-level understanding but also strengthens the overall capabilities of generic image and video comprehension.
• Abstract（参考訳）: LMM(Large Multimodal Models)は、命令チューニングの進歩によって大きなブレークスルーを遂げた。 しかし、既存のモデルは画像や動画を全体的レベルで理解することができるが、より微妙な理解とアライメントを必要とするインスタンスレベルの理解に苦慮している。 インスタンスレベルの理解は、私たちが最も関心を持っている特定の要素に焦点を当てているため、非常に重要です。 興味深いことに、既存の研究によると、最先端のLMMは、明示的な視覚的手がかりが提供されると、強力なインスタンス理解能力を示す。 そこで我々は,GPT-4oが支援する自動アノテーションパイプラインを導入し,画像やビデオからインスタンスレベルの情報を抽出する。 このパイプライン上に構築したInst-ITは、明示的な視覚的プロンプトインストラクションチューニングを通じて、インスタンス理解におけるLMMを強化するソリューションである。 Inst-ITは、マルチモーダルなインスタンスレベルの理解を診断するためのベンチマーク、大規模な命令チューニングデータセット、既存のLMMの時空間インスタンス理解能力を効果的に向上する継続的命令チューニングトレーニングパラダイムで構成されている。 実験結果から,Inst-ITの高速化により,Inst-IT Benchの性能向上だけでなく,汎用画像およびビデオ理解ベンチマークにおける大幅な改善が示された。 このことは、私たちのデータセットがインスタンスレベルの理解を促進するだけでなく、ジェネリックイメージとビデオ理解の全体的な能力を強化することを強調している。

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