Modality Prompts for Arbitrary Modality Salient Object Detection

📄 arXiv: 2405.03351v1 📥 PDF

作者: Nianchang Huang, Yang Yang, Qiang Zhang, Jungong Han, Jin Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-06

备注: 13 pages, 7 Figures, 3 Tables

💡 一句话要点

提出基于模态提示的模态自适应Transformer，用于任意模态显著性目标检测。

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

关键词: 显著性目标检测 多模态学习 提示学习 Transformer 模态自适应

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理不同模态类型的差异，以及多模态输入数量不确定的动态融合问题。
  2. 提出模态自适应Transformer（MAT），通过模态提示学习和动态融合策略，解决模态差异和动态融合问题。
  3. 实验结果表明，该方法在任意模态显著性目标检测任务上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

本文研究了任意模态显著性目标检测（AM SOD）任务，旨在从任意模态（如RGB图像、RGB-D图像和RGB-D-T图像）中检测显著性目标。提出了一种新颖的模态自适应Transformer（MAT），以解决AM SOD的两个基本挑战：由需要处理的不同模态类型引起的更多样化的模态差异，以及由多模态融合策略输入中不确定数量的模态引起的动态融合设计。具体来说，受到提示学习通过学习一些提示将预训练模型的分布与下游任务的特征对齐的能力的启发，MAT将首先提出一个模态自适应特征提取器（MAFE），通过为每个模态引入模态提示来解决多样化的模态差异。在训练阶段，将进一步设计一种新的模态翻译收缩（MTC）损失，以帮助MAFE学习那些模态可区分的模态提示。因此，在测试阶段，MAFE可以利用那些学习到的模态提示，根据输入模态的特征自适应地调整其特征空间，从而能够提取判别性的单模态特征。然后，MAFE将提出一种通道式和空间式融合混合（CSFH）策略，以满足动态融合的需求。为此，CSFH专门设计了一个通道式动态融合模块（CDFM）和一个新的空间式动态融合模块（SDFM），以融合来自不同数量模态的单模态特征，同时有效地捕获跨模态互补的语义和细节信息。此外，CSFH将根据单模态特征的特征仔细地将CDFM和SDFM对齐到不同级别的单模态特征，以实现更有效的互补信息利用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决任意模态显著性目标检测（AM SOD）问题。现有的方法在处理不同模态（如RGB、RGB-D、RGB-D-T等）的数据时，由于模态间的差异较大，难以提取有效的特征。此外，当输入模态的数量不确定时，如何进行有效的多模态融合也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用提示学习的思想，为每种模态学习一个模态提示，从而使特征提取器能够自适应地调整其特征空间，以适应不同模态的特征。同时，设计一种动态融合策略，能够根据输入模态的数量自适应地进行多模态融合。

技术框架：整体框架包括模态自适应特征提取器（MAFE）和通道式和空间式融合混合（CSFH）策略。MAFE负责提取单模态特征，并利用模态提示进行特征调整。CSFH负责将不同模态的特征进行融合，包括通道式动态融合模块（CDFM）和空间式动态融合模块（SDFM）。

关键创新：最重要的创新点在于模态提示学习和动态融合策略。模态提示学习能够有效地解决模态差异问题，使特征提取器能够更好地适应不同模态的特征。动态融合策略能够根据输入模态的数量自适应地进行融合，避免了手动设计融合规则的麻烦。

关键设计：模态提示通过可学习的参数实现，并使用模态翻译收缩（MTC）损失进行训练，以保证模态提示能够有效地捕捉模态间的差异。CDFM和SDFM分别在通道和空间维度上进行动态融合，并根据特征的特点进行对齐，以实现更有效的互补信息利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的方法在任意模态显著性目标检测任务上取得了显著的性能提升。通过引入模态提示学习和动态融合策略，该方法能够有效地处理不同模态的差异和动态融合问题。具体的性能数据需要在论文中查找，但摘要表明该方法优于现有的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、自动驾驶、医学图像分析等领域，例如，在自动驾驶中，可以利用RGB图像、激光雷达数据和红外图像等多模态信息进行显著性目标检测，提高驾驶安全性。在医学图像分析中，可以利用CT、MRI等多模态图像进行病灶检测，辅助医生进行诊断。

📄 摘要（原文）

This paper delves into the task of arbitrary modality salient object detection (AM SOD), aiming to detect salient objects from arbitrary modalities, eg RGB images, RGB-D images, and RGB-D-T images. A novel modality-adaptive Transformer (MAT) will be proposed to investigate two fundamental challenges of AM SOD, ie more diverse modality discrepancies caused by varying modality types that need to be processed, and dynamic fusion design caused by an uncertain number of modalities present in the inputs of multimodal fusion strategy. Specifically, inspired by prompt learning's ability of aligning the distributions of pre-trained models to the characteristic of downstream tasks by learning some prompts, MAT will first present a modality-adaptive feature extractor (MAFE) to tackle the diverse modality discrepancies by introducing a modality prompt for each modality. In the training stage, a new modality translation contractive (MTC) loss will be further designed to assist MAFE in learning those modality-distinguishable modality prompts. Accordingly, in the testing stage, MAFE can employ those learned modality prompts to adaptively adjust its feature space according to the characteristics of the input modalities, thus being able to extract discriminative unimodal features. Then, MAFE will present a channel-wise and spatial-wise fusion hybrid (CSFH) strategy to meet the demand for dynamic fusion. For that, CSFH dedicates a channel-wise dynamic fusion module (CDFM) and a novel spatial-wise dynamic fusion module (SDFM) to fuse the unimodal features from varying numbers of modalities and meanwhile effectively capture cross-modal complementary semantic and detail information, respectively. Moreover, CSFH will carefully align CDFM and SDFM to different levels of unimodal features based on their characteristics for more effective complementary information exploitation.