論文の概要: From Semantics, Scene to Instance-awareness: Distilling Foundation Model for Open-vocabulary Situation Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14686v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.378734
• Title: From Semantics, Scene to Instance-awareness: Distilling Foundation Model for Open-vocabulary Situation Recognition
• Title（参考訳）: セマンティクスからシーンからインスタンス認識:オープン語彙認識のための蒸留基礎モデル
• Authors: Chen Cai, Tianyi Liu, Jianjun Gao, Wenyang Liu, Kejun Wu, Ruoyu Wang, Yi Wang, Soo Chin Liew,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、強いゼロショット能力を示すが、複雑な接地状況認識(GSR)と競合する。 我々は,教師MLLMから小さなGSRモデルへの知識の伝達を利用して,その一般化とゼロショット能力を向上させる。 基礎モデルから豊富なマルチモーダル知識を蒸留する新しいフレームワークであるMIPD(Multimodal Interactive Prompt Distillation)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.16399307533106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent Multimodal Large Language Models (MLLMs) exhibit strong zero-shot abilities but struggle with complex Grounded Situation Recognition (GSR) and are resource-intensive for edge device deployment. Meanwhile, conventional GSR models often lack generalization ability, falling short in recognizing unseen and rare situations. In this paper, we exploit transferring knowledge from a teacher MLLM to a small GSR model to enhance its generalization and zero-shot abilities, thereby introducing the task of Open-vocabulary Grounded Situation Recognition (Ov-GSR). To achieve this, we propose Multimodal Interactive Prompt Distillation (MIPD), a novel framework that distills enriched multimodal knowledge from the foundation model, enabling the student Ov-GSR model to recognize unseen situations and be better aware of rare situations. Specifically, the MIPD framework first leverages the LLM-based Judgmental Rationales Generator (JRG) to construct positive and negative glimpse and gaze rationales enriched with contextual semantic information. The proposed scene-aware and instance-perception prompts are then introduced to align rationales with visual information from the MLLM teacher via the Negative-Guided Multimodal Prompting Alignment (NMPA) module, effectively capturing holistic and perceptual multimodal knowledge. Finally, the aligned multimodal knowledge is distilled into the student Ov-GSR model, providing a stronger foundation for generalization that enhances situation understanding, bridges the gap between seen and unseen scenarios, and mitigates prediction bias in rare cases. We evaluate MIPD on the refined Ov-SWiG dataset, achieving superior performance on seen, rare, and unseen situations, and further demonstrate improved unseen detection on the HICO-DET dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)は,ゼロショット能力は高いが,複雑なグラウンドドコンディション認識(GSR)に苦慮し,エッジデバイス展開に資源を投入する。 一方、従来のGSRモデルは一般化能力に欠けることが多く、目に見えない稀な状況を認識するには不十分である。 本稿では,教師MLLMから小さなGSRモデルへの知識の伝達を利用して,その一般化とゼロショット能力を向上させることにより,オープンボキャブラリ基底環境認識(Ov-GSR)の課題を導入する。 そこで本研究では, 基礎モデルから豊富なマルチモーダル知識を抽出し, 学生Ov-GSRモデルが目に見えない状況を認識し, 稀な状況をよりよく認識することのできる, マルチモーダル対話型プロンプト蒸留(MIPD)を提案する。 特に、MIPDフレームワークは、まずLLMベースのジャッジメント論理生成器(JRG)を利用して、文脈意味情報に富んだ肯定的および否定的な視線的有理性を構築する。 提案したシーン認識とインスタンス認識のプロンプトは、NMPAモジュールを介してMLLM教師の視覚情報と合せて、総合的および知覚的マルチモーダル知識を効果的に取得する。 最後に、アライメントされたマルチモーダル知識を学生Ov-GSRモデルに蒸留し、状況理解を強化し、目に見えないシナリオと見えないシナリオのギャップを埋め、稀なケースで予測バイアスを緩和する一般化のための強力な基盤を提供する。 改良されたOv-SWiGデータセット上でMIPDを評価し,視認性,希少性,不可視性に優れた性能を示し,HICO-DETデータセット上での視認性の向上を実証した。

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