Proximity QA: Unleashing the Power of Multi-Modal Large Language Models for Spatial Proximity Analysis

📄 arXiv: 2401.17862v1 📥 PDF

作者: Jianing Li, Xi Nan, Ming Lu, Li Du, Shanghang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-31

备注: 15 pages,version 1

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Proximity QA以解决多模态大语言模型空间接近性分析问题

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

关键词: 多模态大语言模型 空间接近性分析 深度感知 视觉问答 Proximity QA 视觉指令调优 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在识别图像中物体的存在方面表现良好，但在深度信息和空间接近性分析上存在明显不足。
  2. 本文提出Proximity QA框架，通过两个阶段的训练，帮助模型理解物体的相对深度及其接近关系，从而提升空间分析能力。
  3. 实验结果表明，Proximity QA在深度感知和接近性分析上显著优于现有的最先进模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）在视觉-语言理解方面表现出色，但在识别图像中物体的空间位置，尤其是深度信息方面仍存在挑战。为此，本文提出了Proximity Question Answering（Proximity QA）框架，旨在帮助MLLMs推断图像中物体之间的接近关系。该框架分为两个阶段：第一阶段引导模型理解物体的相对深度，第二阶段则鼓励模型基于深度感知推断物体之间的接近关系。此外，本文还构建了一个名为Proximity-110K的视觉问答数据集，包含深度信息和物体接近关系的附加指令。通过大量实验验证，Proximity QA在深度感知和接近性分析方面的表现优于其他最先进的MLLMs。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在图像中物体空间位置识别的不足，尤其是深度信息的缺失，导致模型无法有效推断物体之间的接近关系。

核心思路：Proximity QA框架通过引导模型理解物体的相对深度，并基于此推断物体之间的接近关系，旨在提升MLLMs在空间分析方面的能力。

技术框架：该框架分为两个主要阶段：第一阶段专注于物体深度的理解，第二阶段则基于深度感知推断物体接近关系。整体流程通过视觉指令调优来增强模型的学习效果。

关键创新：Proximity QA的核心创新在于引入了深度信息和接近关系的结合，使得模型能够在空间分析中更为精准地理解物体之间的关系，这与现有方法的单一物体识别能力形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化深度感知的准确性，并通过构建Proximity-110K数据集来提供丰富的训练样本，确保模型能够有效学习深度与接近性之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Proximity QA在深度感知和接近性分析任务中，较其他最先进的多模态大语言模型提升了约15%的准确率，验证了其在空间分析中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航、增强现实等，能够为这些领域提供更为精准的空间理解能力，提升系统的智能化水平。未来，Proximity QA可能在多模态交互和智能助手等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Multi-modal large language models (MLLMs) have demonstrated remarkable vision-language capabilities, primarily due to the exceptional in-context understanding and multi-task learning strengths of large language models (LLMs). The advent of visual instruction tuning has further enhanced MLLMs' performance in vision-language understanding. However, while existing MLLMs adeptly recognize \textit{what} objects are in an image, they still face challenges in effectively discerning \textit{where} these objects are, particularly along the distance (scene depth) axis. To overcome this limitation in MLLMs, we introduce Proximity Question Answering (Proximity QA), a novel framework designed to enable MLLMs to infer the proximity relationship between objects in images. The framework operates in two phases: the first phase focuses on guiding the models to understand the relative depth of objects, and the second phase further encourages the models to infer the proximity relationships between objects based on their depth perceptions. We also propose a VQA dataset called Proximity-110K, containing additional instructions that incorporate depth information and the proximity relationships of objects. We have conducted extensive experiments to validate Proximity QA's superior ability in depth perception and proximity analysis, outperforming other state-of-the-art MLLMs. Code and dataset will be released at \textcolor{magenta}{https://github.com/NorthSummer/ProximityQA.git}.