Toward Interactive Regional Understanding in Vision-Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Toward Interactive Regional Understanding in Vision-Large Language Models》的翻译。

摘要

最近的视觉语言预训练（VLP）模型已经显示出显著的进步。然而，这些模型严重依赖于仅捕获图像的粗略和全局信息的图像-文本对，导致其区域理解能力受到限制。在这项工作中，我们介绍了RegionVLM，它配备了明确的区域建模功能，使他们能够理解用户指示的图像区域。为了实现这一点，我们设计了一个简单而创新的架构，不需要修改模型架构或目标功能。此外，我们利用了一个包含新信息来源的数据集，即本地化叙述，这在以前的VLP研究中被忽视了。我们的实验表明，我们的单广义模型不仅实现了交互式对话系统，而且在不影响其全局图像理解能力的情况下，在各种零样本区域理解任务上表现出优异的性能。

1 引言

2 相关工作

3 提出的方法

4 实验

5 结论

在这项研究中，我们解决了现有视觉语言预训练模型的区域理解能力有限的问题。我们提出了一个可以输入区域指示的模型，该模型被无缝地集成到