Scene-Aware Vectorized Memory Multi-Agent Framework with Cross-Modal Differentiated Quantization VLMs for Visually Impaired Assistance
作者: Xiangxiang Wang, Xuanyu Wang, YiJia Luo, Yongbin Yu, Manping Fan, Jingtao Zhang, Liyong Ren
分类: cs.CV, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2025-08-25
备注: 28 pages,9 figures
💡 一句话要点
提出跨模态差异化量化框架以解决视觉障碍辅助问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉障碍辅助 跨模态量化 多智能体系统 场景感知 实时导航 文本识别 计算效率
📋 核心要点
- 现有方法在视觉障碍辅助领域面临内存需求高和响应速度慢的挑战，限制了其实用性。
- 论文提出了一种跨模态差异化量化框架和场景感知向量化记忆多智能体系统，以优化内存使用和提升响应速度。
- 实验结果显示，量化后的模型在性能上仅有微小下降，同时在响应时间上显著优于传统方法，提升了用户体验。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种双重技术创新框架，包括针对视觉-语言模型（VLMs）的跨模态差异化量化框架和用于视觉障碍辅助的场景感知向量化记忆多智能体系统。该模块化框架通过实施差异化处理策略，有效将内存需求从38GB降低至16GB，同时保持模型性能。多智能体架构结合了场景分类、向量化记忆和多模态交互，能够持久存储和高效检索场景记忆。通过感知-记忆-推理工作流，系统提供超出当前视野的环境信息。实验表明，量化后的19B参数模型在MMBench上仅有2.05%的性能下降，并在OCR-VQA上保持63.7的准确率，超越了内存需求相当的小型模型。该系统在场景分析到初始语音输出的响应延迟保持在2.83-3.52秒之间，显著快于非流式方法。此研究推动了计算效率和辅助技术的发展，为视觉障碍用户提供全面的实时场景感知、文本识别和导航支持。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决视觉障碍辅助技术中内存需求过高和响应速度不足的问题。现有方法通常需要大量内存，导致设备不便携带，同时响应时间较长，影响用户体验。
核心思路：论文的核心思路是通过跨模态差异化量化和场景感知向量化记忆的结合，来优化内存使用并提高系统的响应速度。通过这种设计，系统能够在保持性能的同时，显著降低内存需求。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：跨模态差异化量化框架和场景感知向量化记忆多智能体系统。前者负责优化视觉-语言模型的内存使用，后者则通过多智能体协作实现对环境信息的感知和记忆。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了跨模态差异化量化策略，使得模型在大幅减少内存需求的同时，性能损失极小。这一创新与现有方法的本质区别在于其处理策略的灵活性和高效性。
关键设计：在设计中，模型的参数量为19B，经过量化处理后，内存需求从38GB降低至16GB。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在降低内存的同时，保持模型的准确性和响应速度。
📊 实验亮点
实验结果显示，量化后的19B参数模型在MMBench上仅有2.05%的性能下降，OCR-VQA的准确率为63.7，接近原始模型的64.9。同时，该系统的响应延迟在2.83-3.52秒之间，显著快于传统非流式方法，展示了其在实际应用中的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能辅助设备、导航系统和环境感知技术，尤其适用于视觉障碍人士的日常生活。通过提供实时的场景信息和文本识别，能够显著提升用户的独立性和生活质量，未来可能在更广泛的辅助技术中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
This study proposes the dual technological innovation framework, including a cross-modal differ entiated quantization framework for vision-language models (VLMs) and a scene-aware vectorized memory multi-agent system for visually impaired assistance. The modular framework was developed implementing differentiated processing strategies, effectively reducing memory requirements from 38GB to 16GB while maintaining model performance. The multi-agent architecture combines scene classification, vectorized memory, and multimodal interaction, enabling persistent storage and efficient retrieval of scene memories. Through perception-memory-reasoning workflows, the system provides environmental information beyond the current view using historical memories. Experiments show the quantized 19B-parameter model only experiences a 2.05% performance drop on MMBench and maintains 63.7 accuracy on OCR-VQA (original: 64.9), outperforming smaller models with equivalent memory requirements like the Molmo-7B series. The system maintains response latency between 2.83-3.52 seconds from scene analysis to initial speech output, substantially faster than non-streaming methods. This research advances computational efficiency and assistive technology, offering visually impaired users comprehensive real-time assistance in scene perception, text recognition, and navigation.