Exploiting LMM-based knowledge for image classification tasks

📄 arXiv: 2406.03071v1 📥 PDF

作者: Maria Tzelepi, Vasileios Mezaris

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2024-06-05

备注: Accepted for publication, 25th Int. Conf. on Engineering Applications of Neural Networks (EANN/EAAAI 2024), Corfu, Greece, June 2024. This is the "submitted manuscript"

💡 一句话要点

利用LMM知识增强图像分类：融合图像与文本嵌入

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

关键词: 图像分类 大型多模态模型 MiniGPT-4 文本嵌入 图像嵌入 多模态融合 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有图像分类方法主要依赖视觉特征，忽略了图像语义描述中蕴含的丰富知识。
  2. 本文提出利用MiniGPT-4生成图像的语义描述，并结合图像和文本嵌入进行分类。
  3. 实验结果表明，该方法在三个数据集上均取得了优于现有方法的分类性能。

📝 摘要（中文）

本文利用大型多模态模型（LMMs）中编码的知识来解决图像分类任务。具体而言，我们使用MiniGPT-4模型以多模态提示的方式提取图像的语义描述。现有文献通常使用CLIP等视觉语言模型作为特征提取器，仅利用图像编码器来解决图像分类任务。本文提出额外使用文本编码器，获取MiniGPT-4生成的语义描述对应的文本嵌入。因此，我们同时使用图像和文本嵌入来解决图像分类任务。在三个数据集上的实验评估验证了利用基于LMM的知识所实现的分类性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在提升图像分类任务的性能。现有方法，如使用CLIP等视觉语言模型，通常仅利用图像编码器提取视觉特征，忽略了图像所蕴含的更丰富的语义信息，例如图像的描述性文字。这种方式限制了模型对图像的理解能力，从而影响分类精度。

核心思路：本文的核心思路是利用大型多模态模型（LMMs），特别是MiniGPT-4，生成图像的语义描述，并将这些描述转化为文本嵌入，与图像嵌入相结合，从而为图像分类提供更全面的信息。通过融合视觉和语义信息，模型能够更准确地理解图像内容，提高分类性能。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用MiniGPT-4模型对输入图像生成语义描述；2) 使用视觉语言模型的图像编码器提取图像的图像嵌入；3) 使用视觉语言模型的文本编码器提取MiniGPT-4生成的语义描述的文本嵌入；4) 将图像嵌入和文本嵌入进行融合（具体融合方式未知）；5) 使用融合后的嵌入进行图像分类。

关键创新：本文的关键创新在于将LMM生成的文本描述信息引入到图像分类任务中。与传统方法仅使用图像特征不同，本文同时利用了图像的视觉特征和语义描述，从而更全面地表示图像。此外，利用MiniGPT-4进行语义描述生成也是一个创新点，可以有效提取图像的语义信息。

关键设计：论文中关键的设计细节包括：1) 使用MiniGPT-4模型生成图像语义描述的具体prompt设计（未知）；2) 图像嵌入和文本嵌入的融合方式（未知，可能是简单的拼接或更复杂的注意力机制）；3) 分类器的选择和训练方式（未知）；4) MiniGPT-4模型的具体版本和参数设置（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在三个数据集上的实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，通过融合LMM生成的文本嵌入，图像分类性能得到了显著提升。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要查阅论文全文才能得知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种图像分类场景，例如：智能相册管理、图像搜索、医学图像诊断、遥感图像分析等。通过引入图像的语义描述信息，可以提升分类的准确性和鲁棒性，从而提高相关应用的性能和用户体验。未来，该方法还可以扩展到其他视觉任务，例如目标检测、图像分割等。

📄 摘要（原文）

In this paper we address image classification tasks leveraging knowledge encoded in Large Multimodal Models (LMMs). More specifically, we use the MiniGPT-4 model to extract semantic descriptions for the images, in a multimodal prompting fashion. In the current literature, vision language models such as CLIP, among other approaches, are utilized as feature extractors, using only the image encoder, for solving image classification tasks. In this paper, we propose to additionally use the text encoder to obtain the text embeddings corresponding to the MiniGPT-4-generated semantic descriptions. Thus, we use both the image and text embeddings for solving the image classification task. The experimental evaluation on three datasets validates the improved classification performance achieved by exploiting LMM-based knowledge.