Disturbing Image Detection Using LMM-Elicited Emotion Embeddings

📄 arXiv: 2406.12668v1 📥 PDF

作者: Maria Tzelepi, Vasileios Mezaris

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-18

备注: Accepted for publication, LVLM Workshop @ IEEE Int. Conf. on Image Processing (ICIP 2024), Abu Dhabi, United Arab Emirates, Oct. 2024. This is the authors' "accepted version"

💡 一句话要点

利用LMM提取的情感嵌入进行扰乱图像检测

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

关键词: 扰乱图像检测 多模态模型 情感分析 CLIP模型 图像语义 文本嵌入 内容审核

📋 核心要点

  1. 现有扰乱图像检测方法缺乏对图像深层语义和情感信息的有效利用，导致检测精度受限。
  2. 该论文提出利用大型多模态模型（LMM）提取图像的通用语义描述和情感信息，并将其嵌入到CLIP模型中。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了扰乱图像检测的精度，并在增强数据集上取得了state-of-the-art的性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了利用大型多模态模型（LMM）中编码的知识来解决扰乱图像检测（DID）任务。具体而言，我们提出以两种方式利用LMM知识：首先提取通用语义描述，其次提取引发的情感。随后，我们使用CLIP的文本编码器来获得通用语义描述和LMM引发的情感的文本嵌入。最后，我们将上述文本嵌入与相应的CLIP图像嵌入一起用于执行DID任务。所提出的方法显著提高了基线分类精度，并在增强的扰乱图像检测数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决扰乱图像检测（Disturbing Image Detection, DID）问题。现有方法通常依赖于图像的浅层特征或简单的语义信息，难以准确捕捉图像中蕴含的复杂情感和潜在的扰乱因素，导致检测精度不高。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（Large Multimodal Models, LMMs）强大的语义理解和情感感知能力，提取图像的通用语义描述和引发的情感信息，并将这些信息融入到图像的表示中，从而提高扰乱图像检测的准确性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用LMM提取图像的通用语义描述和引发的情感；2) 使用CLIP的文本编码器将语义描述和情感信息编码为文本嵌入；3) 将文本嵌入与CLIP的图像嵌入相结合，形成图像的最终表示；4) 使用分类器基于图像表示进行扰乱图像检测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LMM提取图像的情感信息，并将其融入到图像表示中。与传统方法相比，该方法能够更全面地捕捉图像的语义和情感信息，从而更准确地判断图像是否具有扰乱性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择合适的LMM来提取语义和情感信息；2) 如何有效地将文本嵌入和图像嵌入相结合；3) 如何设计分类器以实现最佳的检测性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在增强的扰乱图像检测数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著提高了基线分类精度。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示，证明了该方法在扰乱图像检测任务上的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于网络内容审核、社交媒体监管、儿童安全保护等领域。通过自动检测扰乱图像，可以有效过滤不良信息，维护网络环境的健康与安全，保护弱势群体免受有害内容的影响。未来，该技术还可扩展到其他多模态内容审核任务中。

📄 摘要（原文）

In this paper we deal with the task of Disturbing Image Detection (DID), exploiting knowledge encoded in Large Multimodal Models (LMMs). Specifically, we propose to exploit LMM knowledge in a two-fold manner: first by extracting generic semantic descriptions, and second by extracting elicited emotions. Subsequently, we use the CLIP's text encoder in order to obtain the text embeddings of both the generic semantic descriptions and LMM-elicited emotions. Finally, we use the aforementioned text embeddings along with the corresponding CLIP's image embeddings for performing the DID task. The proposed method significantly improves the baseline classification accuracy, achieving state-of-the-art performance on the augmented Disturbing Image Detection dataset.