論文の概要: VisionReasoner: Unified Visual Perception and Reasoning via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12081v2
• Date: Wed, 21 May 2025 10:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 13:19:52.320869
• Title: VisionReasoner: Unified Visual Perception and Reasoning via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: VisionReasoner:強化学習による統一された視覚知覚と推論
• Authors: Yuqi Liu, Tianyuan Qu, Zhisheng Zhong, Bohao Peng, Shu Liu, Bei Yu, Jiaya Jia,
• Abstract要約: 複数の視覚知覚タスクの推論と解決が可能な統合フレームワークであるVisionReasonerを紹介する。 VisionReasonerは、検出、セグメンテーション、カウントという3つの重要な領域にまたがる10のタスクに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.34552054232695
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large vision-language models exhibit inherent capabilities to handle diverse visual perception tasks. In this paper, we introduce VisionReasoner, a unified framework capable of reasoning and solving multiple visual perception tasks within a shared model. Specifically, by designing novel multi-object cognitive learning strategies and systematic task reformulation, VisionReasoner enhances its reasoning capabilities to analyze visual inputs, and addresses diverse perception tasks in a unified framework. The model generates a structured reasoning process before delivering the desired outputs responding to user queries. To rigorously assess unified visual perception capabilities, we evaluate VisionReasoner on ten diverse tasks spanning three critical domains: detection, segmentation, and counting. Experimental results show that VisionReasoner achieves superior performance as a unified model, outperforming Qwen2.5VL by relative margins of 29.1% on COCO (detection), 22.1% on ReasonSeg (segmentation), and 15.3% on CountBench (counting).
• Abstract（参考訳）: 大きな視覚言語モデルは、多様な視覚的知覚タスクを扱う固有の能力を示す。 本稿では、共有モデル内で複数の視覚知覚タスクを推論し、解決できる統合フレームワークであるVisionReasonerを紹介する。 具体的には、新しい多目的認知学習戦略と体系的なタスク再構成を設計することにより、VisionReasonerは、視覚的な入力を分析するための推論能力を高め、統一されたフレームワークで多様な知覚タスクに対処する。 モデルは、ユーザのクエリに応答する所望の出力を提供する前に、構造化された推論プロセスを生成する。 統合された視覚知覚能力を評価するために,3つの重要な領域(検出,セグメンテーション,計数)にまたがる10種類のタスクに対してVisionReasonerを評価した。 実験の結果、VisionReasonerは統合モデルとして優れており、COCOの29.1%、ReasonSegの22.1%、CountBenchの15.3%でQwen2.5VLを上回っていることがわかった。

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