Spatial-Aware Efficient Projector for MLLMs via Multi-Layer Feature Aggregation

📄 arXiv: 2410.10319v1 📥 PDF

作者: Shun Qian, Bingquan Liu, Chengjie Sun, Zhen Xu, Baoxun Wang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-10-14

备注: 10 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出空间感知高效投影器SAEP，通过多层特征聚合提升MLLM效率与空间理解能力。

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 空间感知 深度卷积 特征聚合

📋 核心要点

  1. 现有投影器侧重减少视觉tokens数量以提升效率，忽略了视觉tokens与语言tokens间的空间差异。
  2. SAEP通过改进的可分离深度卷积，增强多层视觉特征的空间信息，提升空间理解能力。
  3. 实验表明，SAEP在大幅减少视觉tokens数量的同时，显著提升了多模态空间理解能力，并在多个基准测试中取得最佳性能。

📝 摘要（中文）

投影器在多模态语言模型（MLLMs）中起着至关重要的作用。其输出的视觉token数量影响MLLM的效率，而视觉token的质量影响MLLM的视觉理解能力。目前对投影器的探索主要集中在减少视觉token的数量以提高效率，往往忽略了序列化的二维视觉token序列与自然语言token序列之间固有的空间差异。本文提出了一种空间感知高效投影器（SAEP）来解决这个问题。具体来说，我们的SAEP方法在多层视觉特征上采用改进的可分离深度卷积模块，以增强视觉token的空间信息。因此，我们的SAEP方法不仅可以大幅减少75%的视觉token数量，还可以显著提高MLLM的多模态空间理解能力。此外，与现有投影器相比，我们的SAEP在大量多模态评估基准上获得了最佳性能，这表明其在弥合模态差距方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态语言模型（MLLMs）中的投影器，为了提高效率，通常会减少视觉tokens的数量。然而，这种做法忽略了视觉信息固有的空间结构，以及视觉tokens序列与自然语言tokens序列之间的空间差异，导致模型在空间理解能力上的不足。

核心思路：本文的核心思路是通过引入空间感知机制，增强视觉tokens的空间信息，从而提升MLLM的空间理解能力。具体来说，通过在多层视觉特征上应用改进的可分离深度卷积，来显式地建模视觉tokens之间的空间关系。

技术框架：SAEP（Spatial-Aware Efficient Projector）的整体框架包括以下几个主要步骤：1. 从视觉编码器提取多层视觉特征。2. 对每一层视觉特征应用改进的可分离深度卷积模块，增强空间信息。3. 将处理后的多层特征进行聚合。4. 将聚合后的特征投影到语言模型的嵌入空间，生成视觉tokens。

关键创新：SAEP的关键创新在于引入了空间感知模块，该模块通过改进的可分离深度卷积，显式地建模视觉tokens之间的空间关系。与现有方法相比，SAEP不仅关注减少视觉tokens的数量，更关注提升视觉tokens的质量，特别是空间信息。

关键设计：SAEP的关键设计包括：1. 改进的可分离深度卷积模块：使用深度卷积来提取空间特征，然后使用逐点卷积来融合不同通道的信息。这种设计可以有效地减少参数量，同时保留空间信息。2. 多层特征聚合：将来自不同层的视觉特征进行聚合，可以利用不同尺度的信息，提升模型的鲁棒性。3. 损失函数：使用标准的交叉熵损失函数来训练投影器，目标是使投影后的视觉tokens能够更好地与语言模型对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SAEP在多个多模态评估基准上取得了最佳性能，证明了其有效性。与现有投影器相比，SAEP在减少75%视觉tokens数量的同时，显著提升了多模态空间理解能力。具体性能数据在论文中有详细展示，表明SAEP在效率和性能之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要多模态理解的场景，如图像描述生成、视觉问答、机器人导航等。通过提升模型对图像空间信息的理解能力，可以提高这些应用在复杂环境下的性能和可靠性。未来，该方法有望应用于自动驾驶、智能监控等领域。

📄 摘要（原文）

The projector plays a crucial role in multi-modal language models (MLLMs). The number of visual tokens it outputs affects the efficiency of the MLLM, while the quality of the visual tokens influences the visual understanding capabilities of the MLLM. Current explorations on the projector focus on reducing the number of visual tokens to improve efficiency, often overlooking the inherent spatial discrepancy between the serialized 2-dimensional visual token sequences and natural language token sequences. A Spatial-Aware Efficient Projector (SAEP) is proposed to address this issue. In detail, our SAEP method employs an modified separable depthwise convolution module on multi-layer visual features to enhance the spatial information of visual tokens. As a result, our SAEP method can not only largely reduce the number of visual tokens by 75\%, but also significantly improve the multimodal spatial understanding capability of MLLMs. Moreover, compared to existing projectors, our SAEP gets best performances on massive multimodal evaluation benchmarks, which denotes its effectiveness on bridging the modality gap.