AM-RADIO: Agglomerative Vision Foundation Model -- Reduce All Domains Into One
作者: Mike Ranzinger, Greg Heinrich, Jan Kautz, Pavlo Molchanov
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-10 (更新: 2024-04-30)
备注: CVPR 2024 Version 3: CVPR Camera Ready, reconfigured full paper, table 1 is now more comprehensive Version 2: Added more acknowledgements and updated table 7 with more recent results. Ensured that the link in the abstract to our code is working properly Version 3: Fix broken hyperlinks
期刊: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2024, pp. 12490-12500
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
AM-RADIO：通过多教师蒸馏融合视觉基础模型，实现性能提升与效率优化。
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉基础模型 多教师蒸馏 模型融合 知识迁移 硬件效率
📋 核心要点
- 现有视觉基础模型（VFMs）训练目标各异，在不同下游任务中表现出差异，难以兼顾所有优势。
- AM-RADIO通过多教师蒸馏，将多个VFMs的优势融合到一个统一模型中，提升整体性能。
- 实验表明，AM-RADIO不仅性能超越单个教师模型，还开发出更高效的E-RADIO架构，速度提升显著。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为AM-RADIO（Agglomerative Model -- Reduce All Domains Into One）的方法，通过多教师蒸馏将多个视觉基础模型（VFMs）融合成一个统一的模型。这些VFMs，如CLIP、DINOv2、SAM等，虽然训练目标各异，但在下游任务中表现出独特的优势。AM-RADIO不仅超越了单个教师模型的性能，还融合了它们的特性，例如零样本视觉-语言理解、像素级理解和开放词汇分割能力。为了追求硬件效率，作者在多教师蒸馏流程中评估了多种架构，并开发了一种名为E-RADIO的新型架构，其性能优于现有模型，速度至少比教师模型快7倍。该研究在ImageNet分类、ADE20k语义分割、COCO目标检测和LLaVa-1.5框架等下游任务上进行了全面的基准测试。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉基础模型（VFMs）如CLIP、DINOv2、SAM等，虽然在各自的训练目标下表现出色，但在不同的下游任务中各有优劣。没有一个单一的模型能够同时具备所有优势。因此，如何将这些模型的优势整合到一个统一的模型中，是一个亟待解决的问题。现有方法通常针对特定任务进行优化，缺乏通用性和泛化能力。
核心思路：AM-RADIO的核心思路是通过多教师蒸馏，将多个VFMs的知识迁移到一个学生模型中。每个教师模型都擅长不同的任务或具有不同的特性，通过蒸馏，学生模型可以学习到所有教师模型的优点，从而在各种下游任务中表现出色。这种方法类似于集成学习，但通过蒸馏，可以得到一个更紧凑、更高效的模型。
技术框架：AM-RADIO的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择多个具有互补优势的VFMs作为教师模型；2) 构建一个学生模型，其架构可以根据硬件效率进行优化；3) 使用多教师蒸馏方法，将教师模型的知识迁移到学生模型中；4) 在多个下游任务上评估学生模型的性能，并进行迭代优化。其中，E-RADIO是作者专门为硬件效率设计的一种新型架构。
关键创新：AM-RADIO的关键创新在于其多教师蒸馏策略和E-RADIO架构的设计。多教师蒸馏能够有效地融合多个VFMs的知识，克服了单一模型的局限性。E-RADIO架构则在保证性能的同时，显著提高了模型的推理速度，使其更适合部署在资源受限的设备上。与现有方法相比，AM-RADIO更注重模型的通用性和效率。
关键设计：在多教师蒸馏过程中，作者可能采用了加权损失函数，以平衡不同教师模型的影响。具体的权重设置可能根据教师模型在不同任务上的表现进行调整。此外，E-RADIO架构可能采用了轻量化的卷积操作、注意力机制或其他高效的网络结构设计，以减少模型的计算复杂度。具体的网络结构细节和参数设置需要在论文原文或代码中进一步查找。
📊 实验亮点
AM-RADIO在多个下游任务上取得了显著的性能提升。例如，在ImageNet分类任务中，AM-RADIO超越了单个教师模型的性能。更重要的是，作者开发的E-RADIO架构在保证性能的同时，推理速度比教师模型快至少7倍，极大地提高了模型的效率。这些实验结果表明，AM-RADIO是一种有效的视觉基础模型融合方法。
🎯 应用场景
AM-RADIO具有广泛的应用前景，例如智能监控、自动驾驶、机器人导航、图像搜索等领域。通过融合多个VFMs的优势，AM-RADIO可以提供更全面、更准确的视觉理解能力。此外，E-RADIO架构的高效性使其更适合部署在移动设备或嵌入式系统中，为这些设备提供强大的视觉智能。
📄 摘要（原文）
A handful of visual foundation models (VFMs) have recently emerged as the backbones for numerous downstream tasks. VFMs like CLIP, DINOv2, SAM are trained with distinct objectives, exhibiting unique characteristics for various downstream tasks. We find that despite their conceptual differences, these models can be effectively merged into a unified model through multi-teacher distillation. We name this approach AM-RADIO (Agglomerative Model -- Reduce All Domains Into One). This integrative approach not only surpasses the performance of individual teacher models but also amalgamates their distinctive features, such as zero-shot vision-language comprehension, detailed pixel-level understanding, and open vocabulary segmentation capabilities. In pursuit of the most hardware-efficient backbone, we evaluated numerous architectures in our multi-teacher distillation pipeline using the same training recipe. This led to the development of a novel architecture (E-RADIO) that exceeds the performance of its predecessors and is at least 7x faster than the teacher models. Our comprehensive benchmarking process covers downstream tasks including ImageNet classification, ADE20k semantic segmentation, COCO object detection and LLaVa-1.5 framework. Code: https://github.com/NVlabs/RADIO