論文の概要: SmoGVLM: A Small, Graph-enhanced Vision-Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16517v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 13:44:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.046442
• Title: SmoGVLM: A Small, Graph-enhanced Vision-Language Model
• Title（参考訳）: SmoGVLM:小さなグラフ拡張ビジョンランゲージモデル
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル (VLM) は多モーダルなタスクにおいて高い性能を達成するが、しばしば幻覚や知識集約的推論の基盤の不足に悩まされる。 グラフニューラルネットワークを用いて,構造化知識を視覚的・テキスト的モダリティと統合したグラフ強化VLMであるSmoGVLMを提案する。 その結果、我々のアプローチを用いてトレーニングすると、小さなモデルで16.24%のパフォーマンス向上を実現し、より大きなモデルを上回る結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.515462419076738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large vision-language models (VLMs) achieve strong performance on multimodal tasks but often suffer from hallucination and poor grounding in knowledge-intensive reasoning. We propose SmoGVLM, a small, graph-enhanced VLM that integrates structured knowledge with visual and textual modalities, using Graph Neural Networks. We investigate the effects of our method across a range of model sizes, from tiny (1.3B) to large (13B) models. Our results demonstrate that, when trained using our approach, a small model can achieve performance gains upto 16.24%, and surpass its larger counterparts, outperforming larger VLMs and strong fine-tuned baselines. These results highlight the potential of structured knowledge augmentation for efficient, smaller-scale multimodal reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル (VLM) は多モーダルなタスクにおいて高い性能を達成するが、しばしば幻覚や知識集約的推論の基盤の不足に悩まされる。 グラフニューラルネットワークを用いて,構造化知識を視覚的・テキスト的モダリティと統合したグラフ強化VLMであるSmoGVLMを提案する。 提案手法は, 小型 (1.3B) モデルから大型 (13B) モデルまで, モデルサイズにまたがる影響について検討した。 提案手法を用いてトレーニングすると,小型モデルは最大16.24%の性能向上を達成でき,より大きなVLMよりも優れた性能を示し,高精細なベースラインも高い結果を得た。 これらの結果は,効率的なマルチモーダル推論システムのための構造化知識増強の可能性を強調している。

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