RoRA-VLM: Robust Retrieval-Augmented Vision Language Models
作者: Jingyuan Qi, Zhiyang Xu, Rulin Shao, Yang Chen, Jin Di, Yu Cheng, Qifan Wang, Lifu Huang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-11 (更新: 2024-10-14)
💡 一句话要点
提出RoRA-VLM，增强视觉语言模型在知识密集型任务中的检索能力和鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 检索增强 知识密集型任务 鲁棒性 对抗训练 多模态学习 视觉问答
📋 核心要点
- 现有VLM难以准确关联视觉信息与背景知识，导致知识密集型任务表现不佳。
- RORA-VLM通过两阶段检索和鲁棒增强，提升模型检索相关知识和过滤噪声信息的能力。
- 实验表明，RORA-VLM在多个基准测试中显著提升性能，并具备零样本领域迁移能力。
📝 摘要（中文）
现有的视觉语言模型(VLM)在知识密集型任务上的表现仍然较差，这主要是由于难以准确编码视觉对象和场景与其对应实体和背景知识之间的所有关联。检索增强方法提供了一种集成外部知识的有效途径，但将其扩展到视觉语言领域面临独特的挑战，即(1)由于多模态查询中固有的差异，难以从外部来源精确检索相关信息，以及(2)难以应对检索到的多模态知识片段中包含的不相关、无关和噪声信息。本文提出了一种新颖而鲁棒的检索增强框架RORA-VLM，专门为VLM量身定制，具有两个关键创新：(1)一种带有图像锚定的文本查询扩展的两阶段检索过程，以协同组合查询中的视觉和文本信息，并检索最相关的多模态知识片段；(2)一种鲁棒的检索增强方法，通过将对抗性噪声注入到检索增强训练过程中，增强VLM对检索到的多模态知识中不相关信息的抵抗力，并通过面向查询的视觉token细化策略，过滤掉无关的视觉信息，例如图像中呈现的不相关实体。我们进行了广泛的实验，以验证我们提出的方法在三个广泛采用的基准数据集上的有效性和鲁棒性。我们的结果表明，通过最少量的训练实例，RORA-VLM使基础模型能够实现显著的性能提升，并在所有基准测试中始终优于最先进的检索增强VLM，同时还表现出一种新颖的零样本领域迁移能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉语言模型在处理知识密集型任务时，由于难以准确地将视觉信息与相关的外部知识关联起来，导致性能不佳。检索增强方法虽然可以引入外部知识，但如何从海量的多模态数据中精确检索相关信息，并有效过滤噪声和无关信息，仍然是一个挑战。
核心思路：RORA-VLM的核心思路是通过一个两阶段的检索过程，更准确地找到与视觉和文本查询相关的知识片段。同时，通过对抗训练和视觉token细化，增强模型对噪声信息的鲁棒性，使其能够更好地利用检索到的知识。
技术框架：RORA-VLM框架主要包含两个阶段：1) 两阶段检索：首先使用图像作为锚点，扩展文本查询，然后检索相关的多模态知识片段。2) 鲁棒检索增强：通过对抗训练注入噪声，增强模型对噪声的抵抗力；同时，使用面向查询的视觉token细化策略，过滤掉无关的视觉信息。
关键创新：RORA-VLM的关键创新在于其两阶段检索策略和鲁棒检索增强方法。两阶段检索能够更有效地融合视觉和文本信息，提高检索的准确性。鲁棒检索增强则通过对抗训练和视觉token细化，显著提升了模型对噪声信息的鲁棒性，使其能够更好地利用检索到的知识。
关键设计：在两阶段检索中，图像特征被用于扩展文本查询，以提高检索的准确性。在鲁棒检索增强中，对抗性噪声被添加到训练数据中，以增强模型对噪声的抵抗力。视觉token细化策略则根据查询信息，对视觉token进行加权，以过滤掉无关的视觉信息。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RORA-VLM在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的检索增强视觉语言模型。实验结果表明，RORA-VLM能够有效地利用外部知识，并且对噪声信息具有很强的鲁棒性。此外，RORA-VLM还展现出了良好的零样本领域迁移能力。
🎯 应用场景
RORA-VLM可应用于需要大量外部知识支持的视觉语言任务，例如视觉问答、图像描述生成、知识图谱补全等。该研究有助于提升视觉语言模型在实际应用中的性能和可靠性，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。
📄 摘要（原文）
Current vision-language models (VLMs) still exhibit inferior performance on knowledge-intensive tasks, primarily due to the challenge of accurately encoding all the associations between visual objects and scenes to their corresponding entities and background knowledge. While retrieval augmentation methods offer an efficient way to integrate external knowledge, extending them to vision-language domain presents unique challenges in (1) precisely retrieving relevant information from external sources due to the inherent discrepancy within the multimodal queries, and (2) being resilient to the irrelevant, extraneous and noisy information contained in the retrieved multimodal knowledge snippets. In this work, we introduce RORA-VLM, a novel and robust retrieval augmentation framework specifically tailored for VLMs, with two key innovations: (1) a 2-stage retrieval process with image-anchored textual-query expansion to synergistically combine the visual and textual information in the query and retrieve the most relevant multimodal knowledge snippets; and (2) a robust retrieval augmentation method that strengthens the resilience of VLMs against irrelevant information in the retrieved multimodal knowledge by injecting adversarial noises into the retrieval-augmented training process, and filters out extraneous visual information, such as unrelated entities presented in images, via a query-oriented visual token refinement strategy. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness and robustness of our proposed methods on three widely adopted benchmark datasets. Our results demonstrate that with a minimal amount of training instance, RORA-VLM enables the base model to achieve significant performance improvement and constantly outperform state-of-the-art retrieval-augmented VLMs on all benchmarks while also exhibiting a novel zero-shot domain transfer capability.