論文の概要: Progressive Multi-granular Alignments for Grounded Reasoning in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08125v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 06:21:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:26.935968
• Title: Progressive Multi-granular Alignments for Grounded Reasoning in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおける接地推論のための進行的多粒性アライメント
• Authors: Quang-Hung Le, Long Hoang Dang, Ngan Le, Truyen Tran, Thao Minh Le,
• Abstract要約: 本稿では,プログレッシブ・マルチグラニュラー・ビジョン・ランゲージアライメント(PromViL)を紹介する。 提案手法は, 単純な概念から複雑な概念まで, 多モードアライメントの階層構造を構築する。 テキスト記述と対応する視覚領域を段階的に整合させることで,低レベルからの文脈情報を活用して高レベルな推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.054780489639793
• License:
• Abstract: Existing Large Vision-Language Models (LVLMs) excel at matching concepts across multi-modal inputs but struggle with compositional concepts and high-level relationships between entities. This paper introduces Progressive multi-granular Vision-Language alignments (PromViL), a novel framework to enhance LVLMs' ability in performing grounded compositional visual reasoning tasks. Our approach constructs a hierarchical structure of multi-modal alignments, ranging from simple to complex concepts. By progressively aligning textual descriptions with corresponding visual regions, our model learns to leverage contextual information from lower levels to inform higher-level reasoning. To facilitate this learning process, we introduce a data generation process that creates a novel dataset derived from Visual Genome, providing a wide range of nested compositional vision-language pairs. Experimental results demonstrate that our PromViL framework significantly outperforms baselines on various visual grounding and compositional question answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 既存のLVLM(Large Vision-Language Models)は、マルチモーダル入力にまたがる概念のマッチングに優れるが、構成概念とエンティティ間の高レベルな関係に苦戦する。 本稿では,LVLMの基底合成視覚推論タスクにおける能力を高める新しいフレームワークであるProgressive Multi-granular Vision-Languageアライメント(PromViL)を紹介する。 提案手法は, 単純な概念から複雑な概念まで, 多モードアライメントの階層構造を構築する。 テキスト記述と対応する視覚領域を段階的に整合させることで,低レベルからの文脈情報を活用して高レベルな推論を行う。 この学習プロセスを容易にするために、我々は、Visual Genomeから派生した新しいデータセットを作成するデータ生成プロセスを導入し、幅広いネストされた合成視覚言語ペアを提供する。 実験の結果,我々のPromViLフレームワークは,様々な視覚的接地および構成的質問応答タスクのベースラインを著しく上回っていることがわかった。

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