Focus, Don't Prune: Identifying Instruction-Relevant Regions for Information-Rich Image Understanding

📄 arXiv: 2603.22815v1 📥 PDF

作者: Mincheol Kwon, Minseung Lee, Seonga Choi, Miso Choi, Kyeong-Jin Oh, Hyunyoung Lee, Cheonyoung Park, Yongho Song, Seunghyun Park, Jinkyu Kim

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-03-24

备注: CVPR 2026

💡 一句话要点

PinPoint：聚焦而非剪枝，识别信息密集图像中指令相关区域，提升视觉语言模型效率。

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

关键词: 视觉语言模型 指令区域对齐 信息密集图像 计算效率 VQA 文档理解 图表分析

📋 核心要点

  1. 现有LVLMs处理信息密集图像时，需生成大量视觉tokens，导致计算开销巨大。
  2. PinPoint通过指令-区域对齐，先定位指令相关区域，再提取细粒度视觉特征。
  3. PinPoint在InfographicVQA等VQA基准测试中，提高了准确性并降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型（LVLMs）通过利用大型语言模型（LLMs）的推理能力，在各种多模态任务中表现出强大的性能。然而，处理视觉上复杂且信息丰富的图像，如图表或文档布局，需要这些模型生成大量的视觉tokens，导致显著的计算开销。为了解决这个问题，我们提出了PinPoint，一种新颖的两阶段框架，它首先识别指令相关的图像区域，然后细化这些区域以提取细粒度的视觉特征，从而提高推理能力和效率。我们方法的核心是指令-区域对齐，它使用视觉输入和文本指令来定位相关区域。我们进一步引入了新的标注，为具有挑战性的VQA基准测试（InfographicVQA、MultiPageDocVQA和SinglePageDocVQA）中指令相关区域提供更丰富的ground-truth监督。实验结果表明，PinPoint不仅实现了优于现有方法的准确性，而且通过最小化不相关的视觉tokens，降低了计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型在处理信息丰富的图像（如图表、文档）时，需要处理大量的视觉tokens，这导致了巨大的计算开销和效率瓶颈。现有的方法通常采用剪枝策略来减少tokens数量，但可能会丢失关键信息，影响模型的推理性能。

核心思路：PinPoint的核心思路是“聚焦而非剪枝”，即首先识别与给定指令最相关的图像区域，然后只关注这些区域进行细粒度的特征提取。这样可以避免处理大量不相关的视觉信息，从而提高计算效率和推理准确性。这种方法模拟了人类在阅读复杂图像时，会首先关注与问题相关的部分，而不是逐像素地处理整个图像。

技术框架：PinPoint是一个两阶段的框架。第一阶段是指令-区域对齐（Instruction-Region Alignment），该阶段利用视觉输入和文本指令来定位图像中与指令相关的区域。第二阶段是对这些区域进行细化，提取细粒度的视觉特征，然后将这些特征输入到大型语言模型中进行推理。框架的关键在于如何准确地将指令与图像区域对齐。

关键创新：PinPoint的关键创新在于其指令-区域对齐机制，它能够有效地将文本指令与图像中的相关区域关联起来。此外，论文还贡献了新的标注数据，为InfographicVQA、MultiPageDocVQA和SinglePageDocVQA等数据集提供了更丰富的指令相关区域的ground-truth监督，这有助于训练更有效的区域定位模型。与现有方法的本质区别在于，PinPoint不是简单地剪枝tokens，而是有选择性地聚焦于与指令相关的区域。

关键设计：指令-区域对齐的具体实现细节未知，摘要中没有明确说明。但可以推测，可能使用了注意力机制或者其他相似度度量方法来计算指令和图像区域之间的相关性。论文中提到，他们为VQA基准测试引入了新的标注，这些标注提供了更丰富的ground-truth监督，这表明他们可能使用了监督学习的方法来训练区域定位模型。具体的损失函数和网络结构等细节需要参考论文全文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PinPoint在InfographicVQA、MultiPageDocVQA和SinglePageDocVQA等具有挑战性的VQA基准测试中取得了优于现有方法的准确性。此外，PinPoint通过最小化不相关的视觉tokens，显著降低了计算开销，提高了模型的效率。具体的性能提升数据需要在论文全文中查找。

🎯 应用场景

PinPoint的研究成果可应用于各种需要处理信息密集型图像的场景，例如文档理解、图表分析、医学影像诊断等。通过提高视觉语言模型的效率和准确性，可以帮助人们更快更准确地从复杂图像中提取信息，辅助决策和问题解决。未来，该技术有望应用于智能办公、智能医疗、教育等领域。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown strong performance across various multimodal tasks by leveraging the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs). However, processing visually complex and information-rich images, such as infographics or document layouts, requires these models to generate a large number of visual tokens, leading to significant computational overhead. To address this, we propose PinPoint, a novel two-stage framework that first identifies instruction-relevant image regions and then refines them to extract fine-grained visual features for improved reasoning and efficiency. Central to our approach is the Instruction-Region Alignment, which localizes relevant regions using both visual input and textual instructions. We further introduce new annotations that provide richer ground-truth supervision for instruction-relevant regions across challenging VQA benchmarks: InfographicVQA, MultiPageDocVQA, and SinglePageDocVQA. Experimental results show that PinPoint not only achieves superior accuracy compared to existing methods but also reduces computational overhead by minimizing irrelevant visual tokens.