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基于预训练模型和语言增强的零样本视觉学习

CVer 来源:CVer 2023-06-15 16:36 次阅读

在一些非自然图像中要比传统模型表现更好

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CoOp 增加一些 prompt 会让模型能力进一步提升

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怎么让能力更好?可以引入其他知识,即其他的预训练模型,包括大语言模型、多模态模型

也包括 Stable Diffusion 多模态预训练模型

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考虑多标签图像分类任务——每幅图像大于一个类别

如果已有图文对齐模型——能否用文本特征代替图像特征

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训练的时候使用文本组成的句子

对齐总会有 gap,选 loss 的时候使用 rank loss,对模态 gap 更稳定

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拿到文本后有几种选择,比如 Coco 只要其中的 caption 不要图像,或是 Google 搜句子,抑或是语言模型生成

最后选择第一种,因为稳定性和效果更好,能够保证同样数据集(同分布?)

可以建一个同义词表

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两种 prompt,global 关注句子里有没有猫,local 关心这个词是不是跟猫有关系

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测试的时候就将句子变成图像,global 不变,local 变成了跟图像里的 token 做比较

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如果再加上少量文本(大量句子和少量文本)性能会进一步提升

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一些相关工作,提完文本特征加一些噪声提高鲁棒性,消解图文 gap

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3d 样本较难,因为点云-文本对较少,很难获取

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投影后的 3d 点云可以被视作 2d 图像处理,使用图像 encoder

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但投影点云依然与图像存在 gap,于是采取另一种思路

投影的确与图像相关,但依然有调整空间,所以转换成某个方向的图像和该方向点云的投影图像做匹配

投影和图像对齐,图像和文本对齐,因此就可以实现零样本学习

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如果有一些少量的有标签监督,相当于 few-shot,效果也相当好

全监督效果也很好

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当时觉得图像可以做中介,那么红外、热成像等其他模态都可以

ImageBind 以图像为中介将六种模态对齐到一起,重新训练

但大家依然可以做自己领域相关的方向,以图像作为中介对比,还有很大的空间

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用想象的方式开展学习

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假设有一些类别,使用语言模型生成一些句子,再根据句子使用生成模型生成图像

因此有了图像和类别匹配对(弱监督目标检测

希望即使使用合成图像,模型在真实图像上也可以比较好

因为类别本身和图像会比较简单,但如果使用语言模型,比如猫变成趴着的猫,这样图像多样性会很高

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考虑 SAM 和 Stable diffusion 特定完成分割任务

通过 SAM 得到的 proposal 提取特征

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责任编辑:彭菁

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原文标题:VALSE 2023 | 左旺孟教授:预训练模型和语言增强的零样本视觉学习

文章出处:【微信号:CVer,微信公众号:CVer】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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