Mitigating Noisy Correspondence by Geometrical Structure Consistency Learning

📄 arXiv: 2405.16996v1 📥 PDF

作者: Zihua Zhao, Mengxi Chen, Tianjie Dai, Jiangchao Yao, Bo han, Ya Zhang, Yanfeng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-27

备注: 10 pages, 5 figures, received by IEEE/CVF Computer Science and Pattern Recognition

💡 一句话要点

提出几何结构一致性学习方法，缓解多模态数据中噪声对应问题

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

关键词: 多模态学习 噪声对应 几何结构一致性 跨模态数据 噪声标签学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多模态数据中的噪声对应问题时，忽略了跨模态和模态内几何结构的影响。
  2. 论文提出几何结构一致性（GSC）方法，通过保持模态内和模态间几何结构的一致性来推断真实对应关系。
  3. 实验结果表明，GSC能有效识别噪声样本，并在多个跨模态数据集上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

噪声对应，即跨模态数据对中的不匹配，在人工标注或网络爬取的数据集中普遍存在。现有方法主要考虑应用单模态噪声标签学习，而忽略了多模态学习中跨模态和模态内几何结构的影响。实际上，我们发现当几何结构良好建立时，它们可以通过结构差异来区分噪声对应。受此启发，我们提出了一种几何结构一致性（GSC）方法来推断真实的对应关系。具体来说，GSC确保了模态内和模态间几何结构的保持，从而能够基于结构差异准确区分噪声样本。利用这些推断出的真实对应标签，GSC通过过滤噪声样本来改进几何结构的學習。在四个跨模态数据集上的实验证实，GSC有效地识别了噪声样本，并且显著优于当前领先的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态数据中普遍存在的噪声对应问题，即跨模态数据对之间存在错误匹配。现有方法主要集中于单模态的噪声标签学习，忽略了跨模态和模态内几何结构信息，导致模型学习到的结构表示不准确，无法有效区分噪声样本。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态数据中存在的几何结构一致性来识别和纠正噪声对应。作者认为，真实对应的数据对在模态内和模态间都应保持一定的几何结构关系。通过学习和保持这种结构一致性，可以区分出与真实对应关系不符的噪声样本。

技术框架：GSC方法主要包含两个阶段：1) 几何结构学习阶段：利用现有的多模态数据，学习模态内和模态间的几何结构表示。2) 噪声对应识别与纠正阶段：基于学习到的几何结构，计算数据对之间的结构一致性，并利用一致性得分来识别噪声样本。然后，利用识别出的噪声样本信息，进一步优化几何结构的学习，从而实现噪声对应纠正。

关键创新：论文的关键创新在于将几何结构一致性引入到多模态噪声对应学习中。与以往方法只关注单模态噪声标签学习不同，GSC充分利用了多模态数据中蕴含的结构信息，从而更准确地识别和纠正噪声对应。

关键设计：GSC方法中，几何结构的表示方式和一致性度量方式是关键设计。论文可能采用了图神经网络（GNN）来学习几何结构，并使用某种距离度量（如余弦相似度）来衡量结构一致性。损失函数的设计也至关重要，可能包含结构保持损失、一致性损失等，以确保学习到的几何结构能够有效区分噪声样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在四个跨模态数据集上进行了实验，结果表明GSC方法能够有效识别噪声样本，并显著优于现有的噪声标签学习方法。具体的性能提升数据（例如准确率、召回率等）和对比基线需要在论文中查找。实验结果验证了GSC方法在缓解多模态噪声对应问题上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种跨模态数据分析任务中，例如图像-文本匹配、视频-音频同步、跨模态检索等。通过降低噪声对应的影响，可以提高多模态模型的性能和鲁棒性，从而提升相关应用的准确性和可靠性。该方法在自动驾驶、智能医疗、多媒体内容理解等领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Noisy correspondence that refers to mismatches in cross-modal data pairs, is prevalent on human-annotated or web-crawled datasets. Prior approaches to leverage such data mainly consider the application of uni-modal noisy label learning without amending the impact on both cross-modal and intra-modal geometrical structures in multimodal learning. Actually, we find that both structures are effective to discriminate noisy correspondence through structural differences when being well-established. Inspired by this observation, we introduce a Geometrical Structure Consistency (GSC) method to infer the true correspondence. Specifically, GSC ensures the preservation of geometrical structures within and between modalities, allowing for the accurate discrimination of noisy samples based on structural differences. Utilizing these inferred true correspondence labels, GSC refines the learning of geometrical structures by filtering out the noisy samples. Experiments across four cross-modal datasets confirm that GSC effectively identifies noisy samples and significantly outperforms the current leading methods.