MuAP: Multi-step Adaptive Prompt Learning for Vision-Language Model with Missing Modality
作者: Ruiting Dai, Yuqiao Tan, Lisi Mo, Tao He, Ke Qin, Shuang Liang
分类: cs.AI
发布日期: 2024-09-07
💡 一句话要点
提出MuAP框架，解决视觉-语言模型在模态缺失下的prompt学习敏感性问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 Prompt学习 模态缺失 多模态融合 自适应学习
📋 核心要点
- 现有prompt学习方法在视觉-语言模型中，忽略了真实场景中模态信息可能缺失的情况。
- MuAP框架通过生成多模态prompt和多步prompt调整，迭代对齐模态信息，实现自适应学习。
- 实验结果表明，MuAP在模态缺失情况下，显著提升了视觉-语言模型的性能，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文针对视觉-语言（VL）模型中prompt学习在模态信息不完整情况下的问题进行了研究。现有基于prompt的模型主要集中在完整模态设置下的prompt生成和策略研究，未能反映真实世界中部分模态信息缺失的场景。本文首次全面研究了模态缺失时prompt学习的行为，揭示了基于prompt的模型对缺失模态的高度敏感性。为此，我们提出了一种新的多步自适应Prompt学习（MuAP）框架，旨在生成多模态prompt并执行多步prompt调整，通过迭代对齐模态来适应性地学习知识。具体来说，我们为每个模态生成多模态prompt，并设计prompt策略以将其集成到Transformer模型中。随后，我们依次执行从单阶段到对齐阶段的prompt调整，允许每个模态prompt自主且自适应地学习，从而缓解了先前工作中仅文本prompt可学习所导致的不平衡问题。大量实验表明了MuAP的有效性，并且该模型在所有基准数据集上都取得了显著的改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型在部分模态信息缺失的情况下，prompt学习的性能下降问题。现有的prompt学习方法主要针对完整模态数据设计，当视觉或语言信息缺失时，模型性能会显著降低，鲁棒性较差。
核心思路：论文的核心思路是设计一个多步自适应的prompt学习框架，使模型能够根据现有的模态信息，自适应地生成和调整prompt。通过迭代对齐不同模态的prompt，模型可以更好地利用现有信息，弥补缺失模态带来的信息损失。
技术框架：MuAP框架包含以下几个主要模块：1) 多模态Prompt生成：为每个模态（视觉、语言）分别生成prompt。2) Prompt集成策略：设计策略将不同模态的prompt集成到Transformer模型中。3) 多步Prompt调整：包含单阶段调整和对齐阶段调整。单阶段调整允许每个模态prompt独立学习，对齐阶段则通过模态间的对齐损失，使不同模态的prompt相互协调。
关键创新：MuAP的关键创新在于其多步自适应的prompt学习机制。与以往仅依赖文本prompt的方法不同，MuAP能够为每个模态生成prompt，并进行迭代调整，从而更好地适应模态缺失的情况。这种自适应学习机制能够有效缓解模态不平衡问题，提高模型的鲁棒性。
关键设计：在多模态Prompt生成阶段，可以使用不同的prompt生成器，例如基于Transformer的生成器。Prompt集成策略可以使用加权平均或注意力机制。在多步Prompt调整阶段，可以设计不同的对齐损失函数，例如对比损失或交叉熵损失。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MuAP在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，尤其是在模态缺失的情况下。与现有最先进的方法相比，MuAP在各项指标上均有明显优势，验证了其在模态缺失场景下的有效性。具体性能数据需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种视觉-语言任务中，尤其是在数据采集不完整或存在噪声的实际场景中，例如图像描述、视觉问答、跨模态检索等。该方法能够提高模型在复杂环境下的鲁棒性和泛化能力，具有重要的实际应用价值和潜力。
📄 摘要（原文）
Recently, prompt learning has garnered considerable attention for its success in various Vision-Language (VL) tasks. However, existing prompt-based models are primarily focused on studying prompt generation and prompt strategies with complete modality settings, which does not accurately reflect real-world scenarios where partial modality information may be missing. In this paper, we present the first comprehensive investigation into prompt learning behavior when modalities are incomplete, revealing the high sensitivity of prompt-based models to missing modalities. To this end, we propose a novel Multi-step Adaptive Prompt Learning (MuAP) framework, aiming to generate multimodal prompts and perform multi-step prompt tuning, which adaptively learns knowledge by iteratively aligning modalities. Specifically, we generate multimodal prompts for each modality and devise prompt strategies to integrate them into the Transformer model. Subsequently, we sequentially perform prompt tuning from single-stage and alignment-stage, allowing each modality-prompt to be autonomously and adaptively learned, thereby mitigating the imbalance issue caused by only textual prompts that are learnable in previous works. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our MuAP and this model achieves significant improvements compared to the state-of-the-art on all benchmark datasets