Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Double Space Tower

論文の概要: Dynamic Double Space Tower

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11394v1
Date: Fri, 13 Jun 2025 01:27:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.621716
Title: Dynamic Double Space Tower
Title（参考訳）: ダイナミックダブルスペースタワー
Authors: Weikai Sun, Shijie Song, Han Wang,
Abstract要約: 本研究は,モデルの推論能力を高めるために,注目機構を置き換える新しい手法を提案する。具体的には,人間のジェスチャー視覚の原理に従って画像の観察を行うために,動的双方向空間タワーを4層に分割して提案する。これは自然界において、エンティティ間の空間的構造に強力な構造的事前を与えるため、もはやピクセル間の関係を盲目的に検索することができない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.553359878415195
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Visual Question Answering (VQA) task requires the simultaneous understanding of image content and question semantics. However, existing methods often have difficulty handling complex reasoning scenarios due to insufficient cross-modal interaction and capturing the entity spatial relationships in the image.\cite{huang2023adaptive}\cite{liu2021comparing}\cite{guibas2021adaptive}\cite{zhang2022vsa}We studied a brand-new approach to replace the attention mechanism in order to enhance the reasoning ability of the model and its understanding of spatial relationships.Specifically, we propose a dynamic bidirectional spatial tower, which is divided into four layers to observe the image according to the principle of human gestalt vision. This naturally provides a powerful structural prior for the spatial organization between entities, enabling the model to no longer blindly search for relationships between pixels but make judgments based on more meaningful perceptual units. Change from "seeing images" to "perceiving and organizing image content".A large number of experiments have shown that our module can be used in any other multimodal model and achieve advanced results, demonstrating its potential in spatial relationship processing.Meanwhile, the multimodal visual question-answering model July trained by our method has achieved state-of-the-art results with only 3B parameters, especially on the question-answering dataset of spatial relations.
Abstract（参考訳）: Visual Question Answering (VQA)タスクは、画像の内容と質問の意味を同時に理解する必要がある。しかし,既存の手法では,モーダル間相互作用が不十分なため複雑な推論シナリオの処理が困難であり,画像内の実体的空間的関係を捉えることが難しい場合が多い。そこで,本研究では,人体視の原理に従って映像を観察する4層に分割した動的双方向空間塔を提案する。これは自然界において、実体間の空間的構造に強力な構造的先行を与えるもので、モデルがもはやピクセル間の関係を盲目的に探すことなく、より意味のある知覚単位に基づいて判断することを可能にする。画像」から「画像内容の知覚と整理」へ。多くの実験により,我々のモジュールは他のマルチモーダルモデルでも使用でき,空間的関係処理においてその可能性を示す高度な結果が得られることが示されており,また,この手法により7月に訓練された多モーダル視覚質問応答モデルは,特に空間的関係の質問応答データセットにおいて,最先端の3Bパラメータのみを用いて達成されている。

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