Visual Instruction Tuning with Chain of Region-of-Interest

📄 arXiv: 2505.06840v1 📥 PDF

作者: Yixin Chen, Shuai Zhang, Boran Han, Bernie Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-11

备注: N/A

💡 一句话要点

提出Chain of Region-of-Interest以解决高分辨率图像计算负担问题

🎯 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 高分辨率图像 区域选择 计算效率 视觉理解 信息优先处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理高分辨率图像时，计算需求显著增加，导致效率低下。
  2. 论文提出的CoRoI方法通过识别和优先处理重要区域，减少了高分辨率图像的计算负担。
  3. 实验结果表明，CoRoI在多模态任务中表现优异，尤其在多个基准上超越了现有的最先进方法。

📝 摘要（中文）

高分辨率图像对多模态大语言模型的识别和理解能力至关重要。然而，直接提高图像分辨率会显著增加计算需求。本研究提出了一种名为Chain of Region-of-Interest（CoRoI）的方法，旨在减轻与高分辨率图像相关的计算负担。CoRoI通过识别和优先处理最具信息量的区域，增强了多模态视觉理解和识别能力，同时避免了处理冗长的高分辨率图像令牌。通过在11个基准上的广泛实验，我们验证了CoRoI在不同参数规模（7B至34B）下的有效性。我们的模型在多种多模态基准和任务中表现出色，尤其在几乎所有基准上超越了LLaVA-NeXT，并且我们微调的34B模型在六个基准上超过了Gemini Pro 1.0，此外在MMB、SEED-I和MME上也超越了GPT-4V。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决高分辨率图像处理中的计算负担问题。现有方法在直接提高图像分辨率时，计算需求大幅增加，影响了多模态大语言模型的效率和性能。

核心思路：CoRoI方法的核心在于模仿人类视觉系统的选择性，通过识别和优先处理图像中最具信息量的区域，来降低计算复杂度。这样设计的目的是在保证视觉理解能力的同时，减少冗余计算。

技术框架：CoRoI的整体架构包括区域选择模块和信息优先级评估模块。首先，通过分析图像内容，识别出关键区域；然后，基于这些区域进行后续的多模态理解和识别任务。

关键创新：CoRoI的主要创新在于其区域优先处理机制，与传统方法相比，显著减少了对冗长高分辨率图像令牌的处理需求，从而提高了计算效率。

关键设计：在参数设置上，CoRoI在7B到34B的模型规模下进行了优化。损失函数设计上，强调了对重要区域的关注，确保模型在训练过程中能够有效学习到关键特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，CoRoI在11个基准测试中表现优异，几乎在所有基准上超越了LLaVA-NeXT。特别是微调后的34B模型在六个基准上超过了Gemini Pro 1.0，并在MMB、SEED-I和MME上超越了GPT-4V，展现出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及人机交互等。通过提高多模态模型在高分辨率图像处理中的效率，CoRoI能够在智能助手、自动驾驶、医疗影像分析等实际场景中发挥重要作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

High-resolution (HR) images are pivotal for enhancing the recognition and understanding capabilities of multimodal large language models (MLLMs). However, directly increasing image resolution can significantly escalate computational demands. In this study, we propose a method called Chain of Region-of-Interest (CoRoI) for Visual Instruction Tuning, aimed at alleviating the computational burden associated with high-resolution images for MLLMs. Drawing inspiration from the selective nature of the human visual system, we recognize that not all regions within high-resolution images carry equal importance. CoRoI seeks to identify and prioritize the most informative regions, thereby enhancing multimodal visual comprehension and recognition while circumventing the need for processing lengthy HR image tokens. Through extensive experiments on 11 benchmarks, we validate the efficacy of CoRoI across varying sizes, ranging from 7B to 34B in parameters. Our models consistently demonstrate superior performance across diverse multimodal benchmarks and tasks. Notably, our method outperforms LLaVA-NeXT on almost all benchmarks and our finetuned 34B model surpasses proprietary methods like Gemini Pro 1.0 on six benchmarks, as well as outperforming GPT-4V on MMB, SEED-I, and MME.