論文の概要: Instruction-Guided Fusion of Multi-Layer Visual Features in Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08443v3
• Date: Fri, 17 Jan 2025 06:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 10:40:23.804048
• Title: Instruction-Guided Fusion of Multi-Layer Visual Features in Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおける多層視覚特徴の指導誘導融合
• Authors: Xu Li, Yi Zheng, Haotian Chen, Xiaolei Chen, Yuxuan Liang, Chenghang Lai, Bin Li, Xiangyang Xue,
• Abstract要約: 6つのタスクカテゴリにまたがる18のベンチマークを用いて,異なるエンコーダ層からの視覚的特徴の寄与について検討した。 この結果から,多層構造はタスク依存性の相補的な長所を提供し,均一な融合が最適以下の性能をもたらすことが明らかとなった。 テキスト命令に基づいて動的に多層視覚特徴を統合する命令誘導型視覚アグリゲータを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.98559225639266
• License:
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have achieved remarkable success in a wide range of multimodal tasks by integrating pre-trained vision encoders and large language models. However, current LVLMs primarily rely on visual features extracted from the final layers of the vision encoder, overlooking the complementary information available in shallower layers. While recent approaches have explored the use of multilayer visual features in LVLMs, they tend to be task-agnostic and fail to examine the dependencies of hierarchical visual features on specific tasks. To address these gaps, we systematically investigate the contributions of visual features from different encoder layers using 18 benchmarks spanning 6 task categories. Our findings reveal that multilayer features provide complementary strengths with varying task dependencies, and uniform fusion leads to suboptimal performance. Building on these insights, we propose the instruction-guided vision aggregator, a module that dynamically integrates multi-layer visual features based on textual instructions, without increasing the number of visual tokens. Extensive evaluations demonstrate the superior performance of our method. Additionally, an in-depth analysis of the aggregator's behavior highlights the dominance of mid-to-high-level features in semantic-rich tasks and the critical role of low-level features in fine-grained perception.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、訓練済みの視覚エンコーダと大規模言語モデルを統合することで、幅広いマルチモーダルタスクにおいて顕著な成功を収めた。 しかし、現在のLVLMは主に視覚エンコーダの最終層から抽出された視覚的特徴に依存しており、より浅い層で利用可能な補完的な情報を見渡している。 近年、LVLMにおける多層視覚機能の利用について検討されているが、それらはタスクに依存しない傾向にあり、特定のタスクに対する階層的視覚的特徴の依存関係を検証できない傾向にある。 これらのギャップに対処するため、6つのタスクカテゴリにまたがる18のベンチマークを用いて、異なるエンコーダ層からの視覚的特徴の寄与を体系的に調査する。 この結果から,多層構造はタスク依存性の相補的な長所を提供し,均一な融合が最適以下の性能をもたらすことが明らかとなった。 これらの知見に基づいて,視覚トークンの数を増大させることなく,テキスト命令に基づいて動的に多層視覚特徴を統合する命令誘導型視覚アグリゲータを提案する。 大規模な評価は,本手法の優れた性能を示すものである。 さらに、アグリゲーターの行動の詳細な分析は、意味豊かなタスクにおける中～高レベルの特徴の優位性と、きめ細かい知覚における低レベルの特徴の重要な役割を強調している。

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