Open Visual Knowledge Extraction via Relation-Oriented Multimodality Model Prompting

📄 arXiv: 2310.18804v1 📥 PDF

作者: Hejie Cui, Xinyu Fang, Zihan Zhang, Ran Xu, Xuan Kan, Xin Liu, Yue Yu, Manling Li, Yangqiu Song, Carl Yang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-10-28

备注: Accepted to NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出OpenVik以解决开放视觉知识提取问题

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

关键词: 视觉知识提取 多模态模型 开放关系检测 知识生成 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有视觉知识提取方法依赖于预定义格式和词汇，限制了知识的表达能力。
  2. 提出OpenVik，通过开放关系区域检测器和视觉知识生成器实现开放视觉知识提取，生成无格式知识。
  3. 实验结果表明，OpenVik提取的知识在多种视觉推理应用中表现出一致的性能提升。

📝 摘要（中文）

图像包含丰富的关系知识，有助于机器理解世界。现有的视觉知识提取方法通常依赖于预定义的格式或词汇，限制了提取知识的表达能力。本文首次探索开放视觉知识提取的新范式，提出OpenVik，包括开放关系区域检测器和视觉知识生成器，通过提示大型多模态模型生成无格式知识。我们还探索了两种数据增强技术，以多样化生成的无格式视觉知识。大量知识质量评估表明OpenVik提取的开放视觉知识的正确性和独特性。此外，将提取的知识整合到各种视觉推理应用中显示出一致的改进，表明OpenVik的实际应用价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉知识提取方法对预定义格式和词汇的依赖，导致知识表达能力受限的问题。

核心思路：提出OpenVik，通过开放关系区域检测器识别潜在的关系知识区域，并利用视觉知识生成器生成无格式知识，旨在提高知识提取的灵活性和多样性。

技术框架：OpenVik的整体架构包括两个主要模块：开放关系区域检测器和视觉知识生成器。检测器负责识别图像中可能包含关系知识的区域，而生成器则基于这些区域生成无格式的知识。

关键创新：OpenVik的核心创新在于其开放性，允许生成无格式知识，突破了传统方法的限制，提升了知识提取的表达能力和适用性。

关键设计：在技术细节上，OpenVik采用了先进的多模态模型进行知识生成，并引入了数据增强技术以丰富生成的知识形式，确保提取的知识具备高质量和独特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，OpenVik在知识提取的正确性和独特性方面表现优异，尤其在与基线方法的对比中，知识质量提升显著，具体性能数据未提供，但整体提升幅度一致，表明其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、图像理解、自动内容生成等。通过开放视觉知识提取，OpenVik能够为各种视觉推理任务提供丰富的知识支持，提升机器理解和推理的能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Images contain rich relational knowledge that can help machines understand the world. Existing methods on visual knowledge extraction often rely on the pre-defined format (e.g., sub-verb-obj tuples) or vocabulary (e.g., relation types), restricting the expressiveness of the extracted knowledge. In this work, we take a first exploration to a new paradigm of open visual knowledge extraction. To achieve this, we present OpenVik which consists of an open relational region detector to detect regions potentially containing relational knowledge and a visual knowledge generator that generates format-free knowledge by prompting the large multimodality model with the detected region of interest. We also explore two data enhancement techniques for diversifying the generated format-free visual knowledge. Extensive knowledge quality evaluations highlight the correctness and uniqueness of the extracted open visual knowledge by OpenVik. Moreover, integrating our extracted knowledge across various visual reasoning applications shows consistent improvements, indicating the real-world applicability of OpenVik.