Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Large Vision-Language Model as User Intent-aware Encoder for Composed Image Retrieval

論文の概要: Leveraging Large Vision-Language Model as User Intent-aware Encoder for Composed Image Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11087v1
Date: Sun, 15 Dec 2024 07:09:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.999129
Title: Leveraging Large Vision-Language Model as User Intent-aware Encoder for Composed Image Retrieval
Title（参考訳）: 画像検索のためのユーザインテント認識エンコーダとしての大規模視覚言語モデルの活用
Authors: Zelong Sun, Dong Jing, Guoxing Yang, Nanyi Fei, Zhiwu Lu,
Abstract要約: Composed Image Retrieval (CIR) は、ユーザ意図を記述する参照画像と相対キャプションからなるハイブリッドモダリティクエリを用いて、候補セットからターゲット画像を取得することを目的としている。我々は,大規模視覚言語モデル(LVLM)を強力なユーザ意図認識エンコーダとして活用する新しいフレームワークであるCIR-LVLMを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.87084105344227
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Composed Image Retrieval (CIR) aims to retrieve target images from candidate set using a hybrid-modality query consisting of a reference image and a relative caption that describes the user intent. Recent studies attempt to utilize Vision-Language Pre-training Models (VLPMs) with various fusion strategies for addressing the task.However, these methods typically fail to simultaneously meet two key requirements of CIR: comprehensively extracting visual information and faithfully following the user intent. In this work, we propose CIR-LVLM, a novel framework that leverages the large vision-language model (LVLM) as the powerful user intent-aware encoder to better meet these requirements. Our motivation is to explore the advanced reasoning and instruction-following capabilities of LVLM for accurately understanding and responding the user intent. Furthermore, we design a novel hybrid intent instruction module to provide explicit intent guidance at two levels: (1) The task prompt clarifies the task requirement and assists the model in discerning user intent at the task level. (2) The instance-specific soft prompt, which is adaptively selected from the learnable prompt pool, enables the model to better comprehend the user intent at the instance level compared to a universal prompt for all instances. CIR-LVLM achieves state-of-the-art performance across three prominent benchmarks with acceptable inference efficiency. We believe this study provides fundamental insights into CIR-related fields.
Abstract（参考訳）: Composed Image Retrieval (CIR) は、ユーザ意図を記述する参照画像と相対キャプションからなるハイブリッドモダリティクエリを用いて、候補セットからターゲット画像を取得することを目的としている。近年の研究では、視覚言語事前学習モデル(VLPM)をタスクに対処するための様々な融合戦略で活用しようとしているが、これらの手法は通常、視覚情報を包括的に抽出し、ユーザの意図を忠実に追従するCIRの2つの重要な要件を同時に満たさない。本研究では,CIR-LVLMを提案する。CIR-LVLMは大規模視覚言語モデル(LVLM)を強力なユーザ意図認識エンコーダとして活用し,これらの要求を満たす。我々のモチベーションは、ユーザ意図を正確に理解し、応答するためのLVLMの高度な推論と指示追従能力を探ることである。さらに,(1)タスクプロンプトがタスク要求を明確にし,タスクレベルでユーザインテントを識別するモデルを支援する,という2つのレベルで明示的なインテントガイダンスを提供するための,新しいハイブリッドインテント命令モジュールを設計する。 2) 学習可能なプロンプトプールから適応的に選択されたインスタンス固有のソフトプロンプトは,すべてのインスタンスに対して普遍的なプロンプトよりも,インスタンスレベルでのユーザ意図をよりよく理解することができる。 CIR-LVLMは、推論効率が許容できる3つの主要なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。我々は,本研究がCIR関連分野の基本的な洞察を与えると考えている。

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