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

提出基于感兴趣区域链的视觉指令调优方法CoRoI，提升高分辨率图像多模态大模型的效率。

🎯 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 视觉指令调优 感兴趣区域 计算效率

📋 核心要点

  1. 高分辨率图像增强了多模态大模型的识别和理解能力，但直接提高分辨率会显著增加计算需求。
  2. CoRoI方法通过模仿人类视觉的选择性，优先处理高分辨率图像中最具信息量的区域，提升效率。
  3. 实验结果表明，CoRoI在多个基准测试中优于现有方法，包括LLaVA-NeXT和Gemini Pro 1.0。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“感兴趣区域链”（CoRoI）的视觉指令调优方法，旨在减轻高分辨率图像对多模态大语言模型（MLLM）带来的计算负担。该方法借鉴人类视觉系统的选择性，认识到高分辨率图像中并非所有区域都同等重要。CoRoI 旨在识别并优先处理信息量最大的区域，从而增强多模态视觉理解和识别能力，同时避免处理冗长的高分辨率图像tokens。在11个基准测试上的大量实验验证了 CoRoI 在 7B 到 34B 参数规模上的有效性。我们的模型在各种多模态基准和任务中始终表现出卓越的性能。值得注意的是，我们的方法在几乎所有基准测试中都优于 LLaVA-NeXT，并且我们微调的 34B 模型在六个基准测试中超过了 Gemini Pro 1.0 等专有方法，并且在 MMB、SEED-I 和 MME 上优于 GPT-4V。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型处理高分辨率图像时，计算量巨大，效率低下。现有方法通常直接处理所有像素，忽略了图像中不同区域信息量的差异，导致资源浪费。

核心思路：借鉴人类视觉系统的工作方式，并非均匀地关注图像的每个部分，而是选择性地关注感兴趣区域。CoRoI的核心思想是识别并优先处理高分辨率图像中最具信息量的区域，从而在保证性能的同时，显著降低计算成本。

技术框架：CoRoI方法包含以下主要阶段：1) 感兴趣区域检测：使用预训练的目标检测模型或显著性检测模型，从高分辨率图像中提取候选的感兴趣区域（RoIs）。2) 区域重要性评估：对每个RoI的重要性进行评估，例如通过计算区域的视觉特征或使用注意力机制。3) 区域链构建：根据RoI的重要性，构建一个RoI链，优先处理最重要的区域。4) 多模态融合：将RoI链中的视觉信息与文本指令进行融合，输入到多模态大语言模型中进行处理。

关键创新：CoRoI的关键创新在于其选择性处理高分辨率图像的方式。与现有方法直接处理所有像素不同，CoRoI只关注图像中最具信息量的区域，从而显著降低了计算复杂度。此外，CoRoI通过构建RoI链，可以灵活地控制处理的区域数量，从而在性能和效率之间进行权衡。

关键设计：具体实现上，可以使用不同的目标检测模型（如Faster R-CNN, YOLO）或显著性检测模型来提取RoIs。区域重要性评估可以使用预训练的视觉特征提取器（如CLIP, DINO）或训练一个专门的注意力模块。RoI链的构建可以基于RoI的置信度得分或视觉特征的相似度。多模态融合可以使用现有的融合方法，如cross-attention或 gated fusion。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoRoI在11个基准测试中表现出色，在几乎所有基准测试中都优于 LLaVA-NeXT。更重要的是，微调后的34B模型在六个基准测试中超过了 Gemini Pro 1.0 等专有方法，并且在 MMB、SEED-I 和 MME 上优于 GPT-4V。这些结果证明了CoRoI在高分辨率图像处理方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

CoRoI方法可广泛应用于需要处理高分辨率图像的多模态任务中，例如视觉问答、图像描述、目标检测和图像编辑等。该方法可以显著降低计算成本，提高处理效率，使得多模态大模型能够更好地应用于资源受限的场景，例如移动设备和嵌入式系统。未来，CoRoI可以进一步扩展到视频处理领域，例如视频摘要和视频理解。

📄 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.