HPT++: Hierarchically Prompting Vision-Language Models with Multi-Granularity Knowledge Generation and Improved Structure Modeling

📄 arXiv: 2408.14812v1 📥 PDF

作者: Yubin Wang, Xinyang Jiang, De Cheng, Wenli Sun, Dongsheng Li, Cairong Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2024-08-27

备注: 19 pages, 7 figures, 7 tables. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2312.06323

💡 一句话要点

HPT++：通过多粒度知识生成和改进的结构建模，分层提示视觉-语言模型

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

关键词: 视觉-语言模型 提示学习 知识图谱 分层提示 关系建模

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对类别相关描述中结构化信息的有效利用，限制了提示学习的性能。
  2. HPT++利用LLM构建知识图谱，并设计分层提示结构，同时建模结构化和非结构化知识。
  3. 实验表明，HPT++在多种泛化任务上显著优于现有SOTA方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

提示学习已成为将CLIP等视觉-语言基础模型(VLMs)适配到下游任务的常用策略。随着大型语言模型(LLMs)的出现，最近的研究探索了使用类别相关描述来增强提示有效性的潜力。然而，传统的描述缺乏明确的结构化信息，而这些信息对于表示关键元素（如实体或属性）与特定类别之间的相互联系至关重要。由于现有的提示调优方法很少考虑管理结构化知识，本文提倡利用LLMs为每个描述构建一个图，以优先考虑这种结构化知识。因此，我们提出了一种名为分层提示调优(HPT)的新方法，能够同时建模结构化和传统的语言知识。具体来说，我们引入了一个关系引导的注意力模块，以捕获实体和属性之间的成对关联，用于低级提示学习。此外，通过结合建模整体语义的高级和全局级提示，所提出的分层结构形成了跨层互连，并使模型能够处理更复杂和长期的关系。最后，通过增强多粒度知识生成，重新设计关系驱动的注意力重加权模块，并对分层文本编码器施加一致性约束，我们提出了HPT++，它进一步提高了HPT的性能。我们的实验在广泛的评估设置中进行，包括基类到新类的泛化、跨数据集评估和领域泛化。大量的实验结果和消融研究证明了我们方法的有效性，该方法始终优于现有的SOTA方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型(VLM)的提示调优方法，在利用类别相关描述时，未能充分挖掘和利用其中蕴含的结构化知识，例如实体、属性以及它们之间的关系。这种结构化信息的缺失限制了模型对复杂语义的理解和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型(LLM)生成类别描述的知识图谱，并将结构化知识融入到提示学习过程中。通过构建分层提示结构，模型可以同时学习结构化和非结构化的知识，从而提高提示的有效性和模型的性能。

技术框架：HPT++包含以下主要模块：1) 利用LLM生成类别描述的知识图谱；2) 构建分层提示结构，包括低级(实体和属性)、高级(局部语义)和全局级(整体语义)提示；3) 设计关系引导的注意力模块，用于捕获实体和属性之间的成对关联；4) 采用一致性约束，保证分层文本编码器的一致性。

关键创新：HPT++的关键创新在于：1) 提出了一种利用LLM生成知识图谱并融入提示学习的方法；2) 设计了一种分层提示结构，能够同时建模结构化和非结构化的知识；3) 引入了关系引导的注意力模块，用于捕获实体和属性之间的关系。

关键设计：关系引导的注意力模块通过计算实体和属性之间的注意力权重，来捕捉它们之间的关联。分层提示结构通过跨层互连，使模型能够处理更复杂和长期的关系。一致性约束通过最小化不同层级编码器输出的差异，来保证模型的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HPT++在基类到新类的泛化、跨数据集评估和领域泛化等多个任务上都取得了显著的性能提升，超越了现有的SOTA方法。例如，在某些任务上，HPT++的准确率提升超过5%，证明了其有效性。

🎯 应用场景

HPT++可应用于各种视觉-语言任务，例如图像分类、零样本学习、跨数据集泛化和领域泛化。该方法能够提高模型对复杂场景的理解能力，并增强其在不同领域和数据集上的泛化性能，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Prompt learning has become a prevalent strategy for adapting vision-language foundation models (VLMs) such as CLIP to downstream tasks. With the emergence of large language models (LLMs), recent studies have explored the potential of using category-related descriptions to enhance prompt effectiveness. However, conventional descriptions lack explicit structured information necessary to represent the interconnections among key elements like entities or attributes with relation to a particular category. Since existing prompt tuning methods give little consideration to managing structured knowledge, this paper advocates leveraging LLMs to construct a graph for each description to prioritize such structured knowledge. Consequently, we propose a novel approach called Hierarchical Prompt Tuning (HPT), enabling simultaneous modeling of both structured and conventional linguistic knowledge. Specifically, we introduce a relationship-guided attention module to capture pair-wise associations among entities and attributes for low-level prompt learning. In addition, by incorporating high-level and global-level prompts modeling overall semantics, the proposed hierarchical structure forges cross-level interlinks and empowers the model to handle more complex and long-term relationships. Finally, by enhancing multi-granularity knowledge generation, redesigning the relationship-driven attention re-weighting module, and incorporating consistent constraints on the hierarchical text encoder, we propose HPT++, which further improves the performance of HPT. Our experiments are conducted across a wide range of evaluation settings, including base-to-new generalization, cross-dataset evaluation, and domain generalization. Extensive results and ablation studies demonstrate the effectiveness of our methods, which consistently outperform existing SOTA methods.