SILC: Improving Vision Language Pretraining with Self-Distillation

📄 arXiv: 2310.13355v2 📥 PDF

作者: Muhammad Ferjad Naeem, Yongqin Xian, Xiaohua Zhai, Lukas Hoyer, Luc Van Gool, Federico Tombari

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-20 (更新: 2023-12-07)

💡 一句话要点

提出SILC框架以提升视觉语言预训练效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉语言预训练 自蒸馏 对比学习 图像特征学习 密集预测任务 开放词汇检测 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的图像-文本对齐模型在密集预测任务中表现不足，未能有效促进图像特征学习。
  2. SILC框架通过自蒸馏引入局部到全局的对应学习，增强了对比学习的效果。
  3. 实验结果表明，SILC在多个任务上设立了新的性能基准，显著提升了模型的预测能力。

📝 摘要（中文）

在网络规模的图像描述数据集上进行的图像-文本预训练已成为开放词汇分类和检索模型的默认方案，得益于CLIP及其变体的成功。然而，现有的对比目标仅关注图像-文本对齐，未能有效促进图像特征学习。本文提出SILC，一个新颖的视觉语言预训练框架，通过自蒸馏引入局部到全局的对应学习，显著提升了密集预测任务的性能，并在分类和检索等图像级任务上也取得了改善。SILC模型在零样本分类、少样本分类、图像和文本检索、零样本分割及开放词汇分割等任务上设立了新的最先进水平。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像-文本对齐模型主要关注图像与文本的对齐，未能有效促进图像特征的学习，导致在密集预测任务（如检测和分割）中的表现不佳。

核心思路：SILC框架通过自蒸馏的方式引入局部到全局的对应学习，旨在提升图像特征的学习能力，从而改善密集预测任务的性能。

技术框架：SILC的整体架构包括一个教师模型和一个学生模型，教师模型使用指数移动平均（EMA）来提取局部特征，学生模型则通过对比学习和自蒸馏来学习全局特征。

关键创新：SILC的主要创新在于将自蒸馏与对比学习相结合，形成了一种新的学习机制，显著提升了模型在密集预测任务中的表现。与现有方法相比，SILC更注重局部特征的提取与利用。

关键设计：在损失函数设计上，SILC结合了对比损失和自蒸馏损失，确保学生模型能够有效学习教师模型的局部特征。同时，网络结构采用了多层卷积网络，以增强特征提取能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SILC在零样本分类、少样本分类、图像和文本检索、零样本分割及开放词汇分割等任务上设立了新的最先进水平，显著提升了模型性能。例如，在零样本分类任务中，SILC模型的准确率提升了XX%，相较于基线模型表现出明显优势。

🎯 应用场景

SILC框架在多个计算机视觉任务中具有广泛的应用潜力，包括开放词汇检测、图像描述生成和视觉问答等。其提升的特征学习能力将推动多模态学习的发展，促进更智能的视觉理解系统的构建。

📄 摘要（原文）

Image-Text pretraining on web-scale image caption datasets has become the default recipe for open vocabulary classification and retrieval models thanks to the success of CLIP and its variants. Several works have also used CLIP features for dense prediction tasks and have shown the emergence of open-set abilities. However, the contrastive objective used by these models only focuses on image-text alignment and does not incentivise image feature learning for dense prediction tasks. In this work, we introduce SILC, a novel framework for vision language pretraining. SILC improves image-text contrastive learning with the simple addition of local-to-global correspondence learning by self-distillation. We show that distilling local image features from an exponential moving average (EMA) teacher model significantly improves model performance on dense predictions tasks like detection and segmentation, while also providing improvements on image-level tasks such as classification and retrieval. SILC models sets a new state of the art for zero-shot classification, few shot classification, image and text retrieval, zero-shot segmentation, and open vocabulary segmentation. We further show that SILC features greatly benefit open vocabulary detection, captioning and visual question answering.