論文の概要: LLaVA-Octopus: Unlocking Instruction-Driven Adaptive Projector Fusion for Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05067v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 08:43:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 14:00:26.840497
• Title: LLaVA-Octopus: Unlocking Instruction-Driven Adaptive Projector Fusion for Video Understanding
• Title（参考訳）: LLaVA-Octopus:ビデオ理解のための命令駆動型適応プロジェクタ融合のアンロック
• Authors: Jiaxing Zhao, Boyuan Sun, Xiang Chen, Xihan Wei, Qibin Hou,
• Abstract要約: LLaVA-Octopusは、ユーザ指示に基づいて異なる視覚プロジェクタの機能を適応的に重み付けする。 LLaVA-Octopusは複数のベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.50404226187309
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce LLaVA-Octopus, a novel video multimodal large language model. LLaVA-Octopus adaptively weights features from different visual projectors based on user instructions, enabling us to leverage the complementary strengths of each projector. We observe that different visual projectors exhibit distinct characteristics when handling specific tasks. For instance, some projectors excel at capturing static details, while others are more effective at processing temporal information, and some are better suited for tasks requiring temporal coherence. By dynamically adjusting feature weights according to user instructions, LLaVA-Octopus dynamically selects and combines the most suitable features, significantly enhancing the model's performance in multimodal tasks. Experimental results demonstrate that LLaVA-Octopus achieves excellent performance across multiple benchmarks, especially in tasks such as multimodal understanding, visual question answering, and video understanding, highlighting its broad application potential.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLaVA-Octopusについて紹介する。 LLaVA-Octopusは、ユーザ指示に基づいて異なる視覚プロジェクタの特徴を適応的に重み付けし、各プロジェクタの相補的な強みを活用する。 我々は,視覚プロジェクタが特定のタスクを処理する際に,異なる特徴を示すことを観察する。 例えば、いくつかのプロジェクタは静的な詳細をキャプチャするのに優れており、他のプロジェクタは時間的情報を処理するのに効果的であり、時間的コヒーレンスを必要とするタスクに適している。 ユーザ指示に従って機能重みを動的に調整することにより、LLaVA-Octopusは動的に最適な機能を選択し、組み合わせ、マルチモーダルタスクにおけるモデルの性能を大幅に向上させる。 実験により,LLaVA-Octopusは複数のベンチマーク,特にマルチモーダル理解,視覚的質問応答,ビデオ理解などのタスクにおいて優れた性能を達成し,アプリケーションの可能性を強調した。

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