Multimodal Adaptive Inference for Document Image Classification with Anytime Early Exiting
作者: Omar Hamed, Souhail Bakkali, Marie-Francine Moens, Matthew Blaschko, Jordy Van Landeghem
分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-05-21
备注: Accepted at ICDAR 2024
💡 一句话要点
提出多模态自适应推理与Anytime Early Exiting方法，提升文档图像分类的性能与效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文档图像分类 多模态融合 早期退出 自适应推理 性能优化
📋 核心要点
- 现有文档理解模型计算负担重，难以在可扩展的生产环境中兼顾性能与效率。
- 提出多模态早期退出模型，通过多种训练策略和灵活的退出层设计，实现性能与效率的平衡。
- 实验表明，该方法在保持基线精度的前提下，可降低超过20%的延迟，提升了性能-效率权衡。
📝 摘要（中文）
本文针对视觉丰富的文档理解(VDU)任务中性能和效率之间的平衡需求，提出了一种多模态早期退出(EE)模型设计，该设计结合了多种训练策略、退出层类型和位置。目标是在多模态文档图像分类中实现预测性能和效率之间的帕累托最优平衡。通过一系列全面的实验，将该方法与传统的退出策略进行比较，展示了改进的性能-效率权衡。多模态EE设计保留了模型的预测能力，同时提高了速度和降低了延迟。通过减少超过20%的延迟，同时完全保留了基线精度来实现这一点。这项研究代表了VDU社区内对多模态EE设计的首次探索，同时也突出了校准在提高不同层退出置信度分数方面的有效性。总的来说，研究结果通过提高性能和效率，为实际的VDU应用做出了贡献。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉文档理解（VDU）任务中，现有大型文档基础模型计算成本高昂，难以在实际生产环境中高效部署的问题。现有方法通常需要在性能和效率之间做出妥协，无法同时满足高精度和低延迟的需求。
核心思路：论文的核心思路是引入多模态早期退出（Early Exit, EE）机制，允许模型在不同层级提前输出预测结果。通过自适应地选择合适的退出层，可以在保证预测精度的前提下，显著降低计算量，从而提升整体效率。多模态融合则旨在利用文档图像中的视觉和文本信息，提升模型的鲁棒性和准确性。
技术框架：整体框架包含一个多模态特征提取器和一个带有多个退出层的分类器。多模态特征提取器负责从文档图像中提取视觉和文本特征，并将它们融合在一起。分类器则在不同的层级设置退出层，每个退出层都能够输出一个预测结果。模型在推理时，会根据一定的策略（例如置信度阈值）选择合适的退出层，并输出相应的预测结果。
关键创新：该论文的关键创新在于将多模态融合和早期退出机制结合起来，并针对文档图像分类任务进行了优化。这是VDU社区中首次对多模态EE设计进行探索。此外，论文还研究了不同的训练策略、退出层类型和位置，并提出了有效的校准方法，以提高退出层的置信度分数。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 多模态特征融合方式，例如使用注意力机制对视觉和文本特征进行加权融合；2) 退出层的类型，例如使用简单的线性分类器或更复杂的神经网络；3) 退出层的位置，例如在Transformer的不同层级设置退出层；4) 退出策略，例如根据置信度阈值或延迟约束选择退出层；5) 损失函数，例如使用交叉熵损失函数或结合置信度损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在保持基线精度的前提下，能够降低超过20%的延迟。通过与传统的退出策略进行比较，该方法展示了改进的性能-效率权衡。此外，论文还验证了校准方法在提高退出层置信度分数方面的有效性，从而进一步提升了模型的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种文档图像处理场景，例如自动化文档分类、信息提取、智能办公等。通过降低计算成本和延迟，该方法可以支持更大规模的文档处理任务，并提升用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他视觉丰富的文档理解任务，例如文档问答、文档摘要等。
📄 摘要（原文）
This work addresses the need for a balanced approach between performance and efficiency in scalable production environments for visually-rich document understanding (VDU) tasks. Currently, there is a reliance on large document foundation models that offer advanced capabilities but come with a heavy computational burden. In this paper, we propose a multimodal early exit (EE) model design that incorporates various training strategies, exit layer types and placements. Our goal is to achieve a Pareto-optimal balance between predictive performance and efficiency for multimodal document image classification. Through a comprehensive set of experiments, we compare our approach with traditional exit policies and showcase an improved performance-efficiency trade-off. Our multimodal EE design preserves the model's predictive capabilities, enhancing both speed and latency. This is achieved through a reduction of over 20% in latency, while fully retaining the baseline accuracy. This research represents the first exploration of multimodal EE design within the VDU community, highlighting as well the effectiveness of calibration in improving confidence scores for exiting at different layers. Overall, our findings contribute to practical VDU applications by enhancing both performance and efficiency.