論文の概要: Scaling Vision Pre-Training to 4K Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19903v2
• Date: Sun, 03 Aug 2025 07:13:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.57209
• Title: Scaling Vision Pre-Training to 4K Resolution
• Title（参考訳）: 4K解像度への事前トレーニングのスケールアップ
• Authors: Baifeng Shi, Boyi Li, Han Cai, Yao Lu, Sifei Liu, Marco Pavone, Jan Kautz, Song Han, Trevor Darrell, Pavlo Molchanov, Hongxu Yin,
• Abstract要約: 視力トレーニングを4K解像度にスケールアップするPS3を,ほぼ一定コストで導入する。 グローバル表現に関する対照的な学習の代わりに、PS3はローカル領域を選択的に処理することで事前訓練される。 PS3は低解像度でグローバル画像をエンコードし、局所的な高解像度領域を選択的に処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.32767371797578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-resolution perception of visual details is crucial for daily tasks. Current vision pre-training, however, is still limited to low resolutions (e.g., 378 x 378 pixels) due to the quadratic cost of processing larger images. We introduce PS3 that scales CLIP-style vision pre-training to 4K resolution with a near-constant cost. Instead of contrastive learning on global image representation, PS3 is pre-trained by selectively processing local regions and contrasting them with local detailed captions, enabling high-resolution representation learning with greatly reduced computational overhead. The pre-trained PS3 is able to both encode the global image at low resolution and selectively process local high-resolution regions based on their saliency or relevance to a text prompt. When applying PS3 to multi-modal LLM (MLLM), the resulting model, named VILA-HD, significantly improves high-resolution visual perception compared to baselines without high-resolution vision pre-training such as AnyRes and S^2 while using up to 4.3x fewer tokens. PS3 also unlocks appealing scaling properties of VILA-HD, including scaling up resolution for free and scaling up test-time compute for better performance. Compared to state of the arts, PS3 and VILA-HD outperform previous vision encoders (e.g., SigLIP2 and Perception Encoder) and MLLMs (e.g., NVILA and Qwen2.5-VL) respectively across multiple benchmarks and achieve better efficiency than latest token pruning approaches. Finally, we find current benchmarks do not require 4K-resolution perception, which motivates us to propose 4KPro, a new benchmark of image QA at 4K resolution, on which VILA-HD outperforms all previous MLLMs, including a 16.1% improvement over GPT-4o and a 7.5% improvement and 1.67x speedup over Qwen2.5-VL.
• Abstract（参考訳）: 視覚的詳細の高分解能な認識は日常的な作業に不可欠である。 しかし、現在の視界事前トレーニングは、より大きな画像を処理する2次コストのため、低解像度(例えば、378 x 378ピクセル)に制限されている。 我々は,CLIPスタイルの視覚を4K解像度に,ほぼ一定コストで事前学習するPS3を紹介する。 グローバルな画像表現のコントラスト学習の代わりに、PS3は局所領域を選択的に処理し、それらを局所的な詳細なキャプションと対比することにより、計算オーバーヘッドを大幅に削減した高分解能表現学習を可能にする。 事前訓練されたPS3は、低解像度でグローバル画像をエンコードし、その正当性やテキストプロンプトとの関連性に基づいて、局所的な高解像度領域を選択的に処理することができる。 MLLM(Multi-modal LLM)にPS3を適用すると、VILA-HDと呼ばれる結果のモデルでは、AnyResやS^2のような高解像度の視覚前訓練をせずに、最大4.3倍のトークンを使用しながら、ベースラインに比べて高解像度の視覚知覚が大幅に向上する。 PS3はまた、VILA-HDの優れたスケーリング特性を解放し、無料の解像度をスケールアップし、より良いパフォーマンスのためにテストタイム計算をスケールアップする。 最先端と比較して、PS3とVILA-HDは以前のビジョンエンコーダ(例えば、SigLIP2とパーセプションエンコーダ)とMLLM(例えば、NVILAとQwen2.5-VL)を複数のベンチマークで比較し、最新のトークンプルーニングアプローチよりも優れた効率を達成する。 最後に、4K解像度でのイメージQAの新しいベンチマークである4KProを提案し、その上でVILA-HDは、GPT-4oよりも16.1%改善し、7.5%改善し、Qwen2.5-VLより1.67倍スピードアップした。

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