論文の概要: Global Semantic-Guided Sub-image Feature Weight Allocation in High-Resolution Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14276v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 06:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:09.272123
• Title: Global Semantic-Guided Sub-image Feature Weight Allocation in High-Resolution Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 高分解能大型ビジョンランゲージモデルにおけるグローバルセマンティック誘導サブイメージの重み付け
• Authors: Yuxuan Liang, Xu Li, Xiaolei Chen, Haotian Chen, Yi Zheng, Chenghang Lai, Bin Li, Xiangyang Xue,
• Abstract要約: 画像全体の意味的関連性が高いサブイメージは、モデルの視覚的理解能力を維持するためによりリッチな視覚情報をカプセル化する。 Global Semantic-Guided Weight Allocator (GSWA)モジュールはその相対情報密度に基づいてサブイメージに重みを割り当てる。 SleighVLは軽量だがハイパフォーマンスなモデルであり、同等のパラメータを持つモデルよりも優れており、より大きなモデルと競合し続けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.98559225639266
• License:
• Abstract: As the demand for high-resolution image processing in Large Vision-Language Models (LVLMs) grows, sub-image partitioning has become a popular approach for mitigating visual information loss associated with fixed-resolution processing. However, existing partitioning methods uniformly process sub-images, resulting in suboptimal image understanding. In this work, we reveal that the sub-images with higher semantic relevance to the entire image encapsulate richer visual information for preserving the model's visual understanding ability. Therefore, we propose the Global Semantic-guided Weight Allocator (GSWA) module, which dynamically allocates weights to sub-images based on their relative information density, emulating human visual attention mechanisms. This approach enables the model to focus on more informative regions, overcoming the limitations of uniform treatment. We integrate GSWA into the InternVL2-2B framework to create SleighVL, a lightweight yet high-performing model. Extensive experiments demonstrate that SleighVL outperforms models with comparable parameters and remains competitive with larger models. Our work provides a promising direction for more efficient and contextually aware high-resolution image processing in LVLMs, advancing multimodal system development.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)における高精細画像処理の需要が増大するにつれて、サブイメージ分割は、固定解像度処理に伴う視覚情報損失を軽減するための一般的なアプローチとなっている。 しかし、既存のパーティショニング手法はサブイメージを一様に処理し、最適化された画像理解をもたらす。 本研究では,画像全体の意味的関連性が高いサブイメージが,よりリッチな視覚情報をカプセル化して,モデルの視覚的理解能力を維持することを明らかにする。 そこで我々は,人間の視覚的注意機構を模擬したGlobal Semantic-Guided Weight Allocator (GSWA)モジュールを提案する。 このアプローチにより、一様処理の限界を克服し、より情報的な領域に集中することが可能となる。 GSWAをInternVL2-2Bフレームワークに統合し、軽量で高性能なSleighVLを作成する。 大規模な実験では、SleighVLは同等のパラメータを持つモデルよりも優れており、より大きなモデルと競合する。 我々の研究は、LVLMにおけるより効率的かつ文脈的に認識された高解像度画像処理のための有望な方向を提供し、マルチモーダルシステム開発を推進している。

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