CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving

➡️ 论文标题：CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving
➡️ 论文作者：Hidehisa Arai, Keita Miwa, Kento Sasaki, Yu Yamaguchi, Kohei Watanabe, Shunsuke Aoki, Issei Yamamoto
➡️ 研究机构: Turing Inc.
➡️ 问题背景：自动驾驶技术面临的主要挑战之一是处理复杂和不可预测的驾驶环境，特别是那些罕见和复杂的驾驶场景。现有的多模态大语言模型（MLLMs）虽然在理解复杂环境和生成高级驾驶命令方面表现出潜力，但在端到端路径规划中的应用仍有限。主要的研究瓶颈是缺乏大规模的、结合视觉、语言和动作的标注数据集。
➡️ 研究动机：为了解决这一问题，研究团队提出了CoVLA（Comprehensive Vision-Language-Action）数据集，这是一个大规模的数据集，旨在克服现有数据集在规模和注释丰富性上的不足。CoVLA数据集通过自动化数据处理和字幕生成管道，创建了一个包含10,000个真实驾驶场景的丰富数据集，每个场景都有准确的驾驶路径和详细的自然语言描述。此外，研究团队还开发了CoVLA-Agent，一个基于VLA模型的路径规划模型，用于预测车辆的未来轨迹并生成驾驶场景的文本描述。
➡️ 方法简介：研究团队提出了一种系统的方法，通过自动化数据处理和字幕生成管道，从原始数据中生成场景描述和真实轨迹。具体方法包括：1) 使用Kalman滤波器结合GNSS和IMU数据估计车辆的行驶路径；2) 使用深度学习模型（如OpenLenda-s1）检测交通灯状态；3) 使用传感器融合技术检测和跟踪前车；4) 通过规则和预训练的视频语言模型（如VideoLLaMA 2）生成自然语言字幕。
➡️ 实验设计：研究团队在CoVLA数据集上训练了CoVLA-Agent模型，该模型在交通场景描述生成和轨迹预测两个任务上进行了训练。实验设置包括将数据集分为70%训练集、15%验证集和15%测试集。每个场景以2Hz的频率采样帧。实验结果表明，CoVLA-Agent模型在生成连贯的自然语言描述和预测轨迹方面表现出色，特别是在需要复杂和高级判断的场景中。

Video Emotion Open-vocabulary Recognition Based on Multimodal Large Language Model

➡️ 论文标题：Video Emotion Open-vocabulary Recognition Based on Multimodal Large Language Model
➡️ 论文作者：Mengying Ge, Dongkai Tang, Mingyang Li
➡️ 研究机构: BOSS ZhiPin (China)
➡️ 问题背景：多模态情感识别技术在人机交互领域占据重要地位，旨在通过整合视觉、听觉和文本语义等多模信息，准确捕捉和识别人们复杂的心理状态。然而，传统的数据集基于固定标签，导致模型往往只关注主要情绪，而忽视了复杂场景中的细微情感变化。
➡️ 研究动机：随着大规模语言模型（LLMs）技术的快速发展，许多开放性问题得到了前所未有的解决。然而，在多模态情感识别领域，这些技术的应用研究仍显不足。本报告探讨了使用多模态大规模语言模型（MLLMs）技术进行情感识别的解决方案，旨在提高模型在复杂情感计算中的性能。
➡️ 方法简介：研究团队提出了基于InternVL框架的情感识别训练方法，通过生成角色情感描述数据并进行LoRA微调，显著增强了模型解析角色表情的能力。此外，研究还探索了三模态开放词汇情感识别和多模型协同判断策略，以实现更全面和准确的情感判断。
➡️ 实验设计：实验在三个数据集上进行，包括MiniGPT-4和MER2024-OV。实验设计了不同的预处理方法（如面部对齐和全图输入），以及不同类型的模型融合策略，以全面评估模型在不同条件下的表现。实验结果表明，通过LoRA微调和多模型协同判断，模型的性能得到了显著提升。

EAGLE: Elevating Geometric Reasoning through LLM-empowered Visual Instruction Tuning

➡️ 论文标题：EAGLE: Elevating Geometric Reasoning through LLM-empowered Visual Instruction Tuning
➡️ 论文作者：Zhihao Li, Yao Du, Yang Liu, Yan Zhang, Yufang Liu, Mengdi Zhang, Xunliang Cai
➡️ 研究机构: Meituan, Beijing, China; Beihang University, Beijing, China; Tianjin University, Tianjin, China; East China Normal University, Shanghai, China
➡️ 问题背景：多模态大语言模型（MLLMs）在多种多模态任务中表现出色，但在解决数学几何问题时，由于需要卓越的视觉感知能力，这些模型的表现仍然受限。现有的MLLMs主要通过优化大语言模型（LLM）的骨干来获取几何推理能力，而很少强调视觉理解的改进，这导致了模型在几何问题解决中的表现不佳。
➡️ 研究动机：研究团队发现，现有的MLLMs在处理几何图形时存在严重的视觉感知不足和幻觉问题，这些问题严重限制了模型在几何问题解决中的表现。为了改善这一状况，研究团队提出了一种新的两阶段端到端视觉增强框架EAGLE，旨在通过LLM赋能的视觉指令调优来提升几何推理能力。
➡️ 方法简介：EAGLE框架包括两个阶段：初步视觉增强阶段和高级视觉增强阶段。在初步阶段，研究团队使用60K几何图像-标题对对视觉编码器进行微调，同时保持LLM骨干冻结，以赋予模型基本的几何知识。在高级阶段，通过引入LoRA模块来优化视觉编码器，并解冻LLM骨干，以促进更深入的几何理解。此外，研究团队在两个阶段中都优化了跨模态投影器，以促进自适应的视觉-语言对齐。
➡️ 实验设计：研究团队在两个流行的几何基准数据集GeoQA和MathVista上进行了广泛的实验。实验设计包括对不同训练策略的比较，以及对模型在几何问题解决任务中的表现的评估。实验结果表明，EAGLE在GeoQA基准上超越了现有的领先MLLMs，包括G-LLaVA 13B模型，仅用7B参数就实现了显著的性能提升。在MathVista的几何问题解决任务中，EAGLE也表现出色，超越了GPT-4V等模型。

EMO-LLaMA: Enhancing Facial Emotion Understanding with Instruction Tuning

➡️ 论文标题：EMO-LLaMA: Enhancing Facial Emotion Understanding with Instruction Tuning
➡️ 论文作者：Bohao Xing, Zitong Yu, Xin Liu, Kaishen Yuan, Qilang Ye, Weicheng Xie, Huanjing Yue, Jingyu Yang, Heikki Kälviäinen
➡️ 研究机构: Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT、Great Bay University、Tianjin University、Shenzhen University
➡️ 问题背景：面部表情识别（Facial Expression Recognition, FER）是情感人工智能领域的重要研究课题。近年来，研究人员在这一领域取得了显著进展。然而，当前的FER方法在泛化能力、缺乏与自然语言对齐的语义信息、以及处理图像和视频的统一框架方面存在挑战，这限制了其在多模态情感理解和人机交互中的应用。多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）在这些方面显示出潜力，但直接应用预训练的MLLMs到FER任务中仍面临挑战，尤其是在情感理解方面与最先进的监督方法存在显著差距。
➡️ 研究动机：为了增强MLLMs在面部表情理解方面的能力，研究团队提出了一种新的MLLM——EMO-LLaMA，通过结合预训练的面部分析网络中的面部先验知识，提高模型对人类面部信息的提取能力。研究旨在通过改进FER任务，缩小MLLMs方法与传统分类范式之间的差距，并为未来的多模态、多线索情感理解任务奠定基础。
➡️ 方法简介：研究团队首先生成了五个FER数据集的指令数据，然后提出了EMO-LLaMA模型。该模型通过设计Face Info Mining模块提取全局和局部面部信息，并利用手工制作的提示引入年龄-性别-种族属性，考虑不同人群的情感差异。此外，研究团队还利用LoRA对预训练的MLLM进行微调，以适应FER任务。
➡️ 实验设计：研究在六个FER数据集上进行了实验，包括静态和动态FER任务。实验设计了不同的因素（如面部表情标签的多样性、面部图像的裁剪等），以及不同类型的评估指标（如准确率、UAR、WAR等），以全面评估EMO-LLaMA在不同条件下的表现。实验结果表明，EMO-LLaMA在多个FER数据集上达到了与现有SOTA方法相当或竞争性的性能，并展示了良好的泛化能力。

EE-MLLM: A Data-Efficient and Compute-Efficient Multimodal Large Language Model

➡️ 论文标题：EE-MLLM: A Data-Efficient and Compute-Efficient Multimodal Large Language Model
➡️ 论文作者：Feipeng Ma, Yizhou Zhou, Hebei Li, Zilong He, Siying Wu, Fengyun Rao, Yueyi Zhang, Xiaoyan Sun
➡️ 研究机构: 中国科学技术大学、腾讯微信、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院
➡️ 问题背景：在多模态研究领域，许多研究利用大量的图像-文本对进行模态对齐学习，将大型语言模型（LLMs）转换为多模态LLMs，从而在各种视觉-语言任务中表现出色。现有的模态对齐方法主要分为自注意力机制和交叉注意力机制两大类。自注意力机制虽然数据效率高，但由于将视觉和文本标记直接连接作为LLM的输入，导致计算效率较低。而交叉注意力机制虽然计算效率高，但需要大量的预训练数据，导致数据效率较低。
➡️ 研究动机：为了克服自注意力机制和交叉注意力机制在数据效率和计算效率上的权衡，研究团队提出了一种数据高效且计算高效的多模态大型语言模型（EE-MLLM）。该模型通过引入复合注意力机制，既提高了数据效率，又提高了计算效率，旨在为多模态LLMs的进一步发展提供新的解决方案。
➡️ 方法简介：研究团队提出了一种复合注意力机制，该机制具有两个关键特性：1) 消除了视觉标记内部的自注意力计算，从而提高了计算效率；2) 重用了LLM每一层的权重，以促进视觉和语言之间的有效模态对齐，从而提高了数据效率。通过这种方式，EE-MLLM在不引入额外模块或可学习参数的情况下，实现了数据和计算的双重效率。
➡️ 实验设计：研究团队在多个基准数据集上评估了EE-MLLM的性能，包括通用基准如MMBench和SeedBench，以及细粒度任务如TextVQA和DocVQA。实验结果表明，EE-MLLM在这些基准上表现出色，同时在推理阶段的计算效率也显著提高。特别是在处理高分辨率图像输入时，EE-MLLM在保持性能的同时，显著降低了计算成本。例如，在980 × 980的输入图像上，EE-MLLM的FLOPs仅为自注意力机制方法的70%。此外，EE-MLLM在单个NVIDIA H800 GPU上的推理速度达到了77个标记/秒，比自注意力机制方法快1.9倍。