Pushing Boundaries: Exploring Zero Shot Object Classification with Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2401.00127v1 📥 PDF

作者: Ashhadul Islam, Md. Rafiul Biswas, Wajdi Zaghouani, Samir Brahim Belhaouari, Zubair Shah

分类: cs.CV, cs.SI

发布日期: 2023-12-30

备注: 5 pages,6 figures, 4 tables, Accepted on The International Symposium on Foundation and Large Language Models (FLLM2023)

期刊: https://fllm-conference.org/2023/

💡 一句话要点

探索大型多模态模型在零样本目标分类中的应用潜力

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

关键词: 大型多模态模型 零样本学习 图像分类 提示工程 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有图像分类方法依赖大量标注数据，零样本学习能力不足，难以适应新类别。
  2. 利用大型多模态模型（LMM）的强大语言理解能力，通过定制提示实现零样本图像分类。
  3. 在多个数据集上验证了LMM的有效性，无需微调即可达到较高精度，微调后性能进一步提升。

📝 摘要（中文）

语言和视觉模型的协同作用催生了大型语言和视觉助手模型（LLVA），旨在让用户参与到丰富的对话体验中，并处理基于图像的查询。这些综合性的多模态模型将视觉编码器与大型语言模型（LLM）无缝集成，扩展了它们在通用语言和视觉理解方面的应用。大型多模态模型（LMM）的出现预示着人工智能（AI）辅助的新时代，扩展了AI利用的范围。本文从独特的角度审视LMM，探索它们在使用为特定数据集量身定制的提示执行图像分类任务方面的有效性。我们还研究了LLVA的零样本学习能力。我们的研究包括对四个不同数据集的基准分析：MNIST、Cats Vs. Dogs、Hymnoptera (Ants Vs. Bees) 以及一个非常规的数据集，包含Pox Vs. Non-Pox皮肤图像。实验结果表明，该模型表现出了卓越的性能，在各自的数据集上实现了85%、100%、77%和79%的分类精度，而无需任何微调。为了支持我们的分析，我们评估了模型在针对特定任务进行微调后的性能。在一个实例中，微调是在一个包含患有和未患有自闭症的儿童面部图像的数据集上进行的。在微调之前，该模型表现出55%的测试准确率，在微调后显著提高到83%。这些结果，加上我们之前的发现，强调了LLVA的变革潜力及其在现实场景中的多功能应用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探索大型多模态模型在零样本图像分类任务中的能力。现有图像分类方法通常需要大量标注数据进行训练，对于未见过的类别泛化能力较弱。因此，如何利用预训练的LMM的知识，实现无需额外训练数据的图像分类是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用LMM强大的语言理解能力，通过设计合适的提示（Prompt），引导LMM理解图像内容并进行分类。通过将图像和描述性的文本提示输入LMM，使其能够利用其预训练的知识进行零样本分类。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1）选择一个预训练的LMM，例如LLVA；2）针对不同的图像分类数据集，设计合适的文本提示，例如“这张图片是猫还是狗？”；3）将图像和文本提示输入LMM；4）LMM根据图像内容和提示，输出分类结果。

关键创新：论文的关键创新在于探索了LMM在零样本图像分类中的潜力，并验证了通过设计合适的提示可以有效利用LMM的知识进行分类。与传统的图像分类方法相比，该方法无需针对特定数据集进行训练，具有更强的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的LMM，例如具有强大的语言理解和视觉理解能力的LLVA；2）设计有效的文本提示，提示需要能够清晰地描述分类任务，并引导LMM进行分类；3）评估LMM在不同数据集上的性能，并分析不同提示对分类结果的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，LMM在MNIST、Cats Vs. Dogs、Hymnoptera (Ants Vs. Bees) 和 Pox Vs. Non-Pox 数据集上分别取得了 85%、100%、77% 和 79% 的零样本分类精度。在自闭症儿童面部识别任务中，微调后测试精度从 55% 提升至 83%，验证了LMM的有效性和可微调性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如快速部署图像分类系统，无需大量标注数据即可识别新类别。在医疗影像分析、遥感图像解译、智能安防等领域具有潜在应用价值。未来可进一步探索如何优化提示设计，提高LMM的分类精度和泛化能力。

📄 摘要（原文）

$ $The synergy of language and vision models has given rise to Large Language and Vision Assistant models (LLVAs), designed to engage users in rich conversational experiences intertwined with image-based queries. These comprehensive multimodal models seamlessly integrate vision encoders with Large Language Models (LLMs), expanding their applications in general-purpose language and visual comprehension. The advent of Large Multimodal Models (LMMs) heralds a new era in Artificial Intelligence (AI) assistance, extending the horizons of AI utilization. This paper takes a unique perspective on LMMs, exploring their efficacy in performing image classification tasks using tailored prompts designed for specific datasets. We also investigate the LLVAs zero-shot learning capabilities. Our study includes a benchmarking analysis across four diverse datasets: MNIST, Cats Vs. Dogs, Hymnoptera (Ants Vs. Bees), and an unconventional dataset comprising Pox Vs. Non-Pox skin images. The results of our experiments demonstrate the model's remarkable performance, achieving classification accuracies of 85\%, 100\%, 77\%, and 79\% for the respective datasets without any fine-tuning. To bolster our analysis, we assess the model's performance post fine-tuning for specific tasks. In one instance, fine-tuning is conducted over a dataset comprising images of faces of children with and without autism. Prior to fine-tuning, the model demonstrated a test accuracy of 55\%, which significantly improved to 83\% post fine-tuning. These results, coupled with our prior findings, underscore the transformative potential of LLVAs and their versatile applications in real-world scenarios.