LCV2: An Efficient Pretraining-Free Framework for Grounded Visual Question Answering

📄 arXiv: 2401.15842v2 📥 PDF

作者: Yuhan Chen, Lumei Su, Lihua Chen, Zhiwei Lin

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-01-29 (更新: 2024-03-23)

备注: 21 pages,9 figures

💡 一句话要点

提出LCV2框架以解决视觉问答中的预训练依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉问答 视觉定位 多模态学习 大型语言模型 模块化框架 低计算资源 即插即用

📋 核心要点

  1. 现有的视觉问答方法通常依赖于复杂的预训练过程，导致计算资源消耗大，难以在资源受限的环境中应用。
  2. LCV2框架通过利用冻结的大型语言模型作为中介，简化了视觉问答与视觉定位模型之间的交互，避免了预训练的需求。
  3. 在多个基准数据集上进行的实验表明，LCV2在计算和内存资源受限的情况下，仍能展现出强大的性能，具有良好的实用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LCV2的模块化方法，旨在解决视觉语言多模态领域中的视觉问答（VQA）任务。该方法利用一个冻结的大型语言模型（LLM）作为中介，连接现成的VQA模型和视觉定位（VG）模型，通过设计的提示将文本信息进行转换和传递。LCV2建立了一个无需预训练过程的集成即插即用框架，能够在低计算资源下部署于VQA定位任务。实验在受限的计算和内存资源下进行，评估了该方法在GQA、CLEVR和VizWiz-VQA-Grounding等基准数据集上的表现，结果显示LCV2具有显著的竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉问答任务中对预训练模型的依赖问题，现有方法往往需要大量计算资源进行预训练，限制了其在实际应用中的灵活性和可扩展性。

核心思路：LCV2框架的核心思想是利用一个冻结的大型语言模型（LLM）作为中介，连接现成的视觉问答模型和视觉定位模型，通过设计的提示进行信息转换，从而实现模块间的高效协作。

技术框架：该框架由三个主要模块组成：冻结的大型语言模型、视觉问答模型和视觉定位模型。通过LLM，文本信息可以在这两个模型之间高效传递，形成一个即插即用的系统。

关键创新：LCV2的主要创新在于其无需预训练的设计，使得模型能够在低计算资源下运行，同时保持较高的性能。这一设计与传统方法的依赖于复杂预训练的方式形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，LCV2采用了特定的提示设计来引导LLM进行信息转换，确保信息的准确传递。此外，模型的参数设置经过优化，以适应资源受限的环境。

📊 实验亮点

实验结果表明，LCV2在GQA、CLEVR和VizWiz-VQA-Grounding等基准数据集上表现出色，相较于基线方法，其性能提升显著，尤其在资源受限的情况下，展现出强大的竞争力和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括智能助手、教育机器人和视觉搜索引擎等领域。通过降低对计算资源的需求，LCV2框架能够在移动设备或边缘计算环境中实现高效的视觉问答功能，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, the LCV2 modular method is proposed for the Grounded Visual Question Answering task in the vision-language multimodal domain. This approach relies on a frozen large language model (LLM) as intermediate mediator between the off-the-shelf VQA model and the off-the-shelf visual grounding (VG) model, where the LLM transforms and conveys textual information between the two modules based on a designed prompt. LCV2 establish an integrated plug-and-play framework without the need for any pre-training process. This framework can be deployed for VQA Grounding tasks under low computational resources. The modularized model within the framework allows application with various state-of-the-art pre-trained models, exhibiting significant potential to be advance with the times. Experimental implementations were conducted under constrained computational and memory resources, evaluating the proposed method's performance on benchmark datasets including GQA, CLEVR, and VizWiz-VQA-Grounding. Comparative analyses with baseline methods demonstrate the robust competitiveness of LCV2.