論文の概要: Towards Visuospatial Cognition via Hierarchical Fusion of Visual Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12363v1
• Date: Sun, 18 May 2025 10:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.190534
• Title: Towards Visuospatial Cognition via Hierarchical Fusion of Visual Experts
• Title（参考訳）: ビジュアルエキスパートの階層的融合による視覚空間認知に向けて
• Authors: Qi Feng, Hidetoshi Shimodaira,
• Abstract要約: 空間的推論を強化するための新しいMLLMである ViCA2 (Visuospatial Cognitive Assistant 2) を紹介する。 ViCA2は、セマンティクスのためのSigLIPと空間構造のためのHieraを統合したデュアルビジョンアーキテクチャと、効率のためのトークン比制御機構を備えている。 また,322,000以上の質問応答対を持つ大規模認知データセットであるViCA322Kを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.963160586041051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Multimodal Large Language Models (MLLMs) excel at general vision-language tasks, visuospatial cognition - reasoning about spatial layouts, relations, and dynamics - remains a significant challenge. Existing models often lack the necessary architectural components and specialized training data for fine-grained spatial understanding. We introduce ViCA2 (Visuospatial Cognitive Assistant 2), a novel MLLM designed to enhance spatial reasoning. ViCA2 features a dual vision encoder architecture integrating SigLIP for semantics and Hiera for spatial structure, coupled with a token ratio control mechanism for efficiency. We also developed ViCA-322K, a new large-scale dataset with over 322,000 spatially grounded question-answer pairs for targeted instruction tuning. On the challenging VSI-Bench benchmark, our ViCA2-7B model achieves a state-of-the-art average score of 56.8, significantly surpassing larger open-source models (e.g., LLaVA-NeXT-Video-72B, 40.9) and leading proprietary models (Gemini-1.5 Pro, 45.4). This demonstrates the effectiveness of our approach in achieving strong visuospatial intelligence with a compact model. We release ViCA2, its codebase, and the ViCA-322K dataset to facilitate further research.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、一般的な視覚言語タスクにおいて優れているが、空間的レイアウト、関係性、ダイナミクスを推論する空間的認知は依然として重要な課題である。 既存のモデルは、細かな空間的理解に必要なアーキテクチャコンポーネントや専門的なトレーニングデータを欠いていることが多い。 空間的推論を強化するための新しいMLLMである ViCA2 (Visuospatial Cognitive Assistant 2) を紹介する。 ViCA2は、セマンティクスのためのSigLIPと空間構造のためのHieraを統合したデュアルビジョンエンコーダアーキテクチャと、効率のためのトークン比制御機構を備えている。 また,322,000以上の空間的接地型問合せ対を持つ大規模データセットであるViCA-322Kを開発した。 挑戦的なVSI-Benchベンチマークでは、我々のViCA2-7Bモデルは最先端の平均スコア56.8に達し、より大きなオープンソースモデル(例:LLaVA-NeXT-Video-72B, 40.9)と主要なプロプライエタリモデル(Gemini-1.5 Pro, 45.4)を大きく上回っている。 このことは,コンパクトモデルを用いて強力な空間的知性を実現する上で,我々のアプローチの有効性を示すものである。 我々は、さらなる研究を促進するために、ViCA2、そのコードベース、およびViCA-322Kデータセットをリリースします。

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