SG-MIM: Structured Knowledge Guided Efficient Pre-training for Dense Prediction

📄 arXiv: 2409.02513v1 📥 PDF

作者: Sumin Son, Hyesong Choi, Dongbo Min

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-04

💡 一句话要点

提出SG-MIM，利用结构化知识指导的掩码图像建模，提升密集预测任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 掩码图像建模 深度估计 语义分割 结构化知识 预训练

📋 核心要点

  1. 现有MIM方法在深度估计等密集预测任务中，难以有效利用结构化信息，导致性能受限。
  2. SG-MIM通过轻量级关系引导框架，在特征层面引导结构化知识，避免了像素层面的直接融合。
  3. SG-MIM采用选择性掩码策略，协同通用表示学习和结构化知识学习，无需额外标注，提升性能。

📝 摘要（中文）

掩码图像建模(MIM)技术已经重塑了计算机视觉领域，使预训练模型在广泛的任务中取得了卓越的性能。尽管MIM取得了成功，但基于MIM的方法在密集预测任务，特别是在深度估计中的潜力尚未完全开发。现有的MIM方法主要依赖于单图像输入，这使得捕获关键的结构化信息具有挑战性，导致在需要细粒度特征表示的任务中性能欠佳。为了解决这些限制，我们提出了SG-MIM，一种新颖的结构化知识引导的掩码图像建模框架，旨在通过利用结构化知识和图像来增强密集预测任务。SG-MIM采用轻量级的关系引导框架，使其能够在特征级别单独引导结构化知识，而不是像传统的多模态预训练方法那样在同一架构中天真地在像素级别组合。这种方法使模型能够有效地捕获必要的信息，同时最大限度地减少预训练和下游任务之间的差异。此外，SG-MIM采用选择性的掩码策略来整合结构化知识，从而最大限度地发挥通用表示学习和结构化知识特定学习之间的协同作用。我们的方法不需要额外的注释，使其成为适用于广泛应用的多功能且高效的解决方案。我们在KITTI、NYU-v2和ADE20k数据集上的评估证明了SG-MIM在单目深度估计和语义分割方面的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有掩码图像建模（MIM）方法在密集预测任务，特别是单目深度估计和语义分割中，未能充分利用结构化知识的问题。现有方法主要依赖单张图像作为输入，难以捕捉场景中的结构化信息，导致模型在需要细粒度特征表示的任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用结构化知识来引导MIM的预训练过程，从而提升模型在密集预测任务中的性能。SG-MIM不是简单地将结构化知识与图像在像素层面融合，而是在特征层面通过关系引导框架进行融合，从而更有效地利用结构化信息。

技术框架：SG-MIM框架主要包含以下几个关键模块：1) 图像编码器：用于提取输入图像的特征表示。2) 结构化知识编码器：用于编码结构化知识，例如深度图或表面法线。3) 关系引导模块：用于在特征层面将图像特征和结构化知识特征进行融合，学习它们之间的关系。4) 选择性掩码模块：用于选择性地掩盖图像和结构化知识的部分区域，迫使模型学习从剩余信息中恢复被掩盖的信息。5) 重建模块：用于重建被掩盖的图像区域或结构化知识。

关键创新：SG-MIM的关键创新在于其轻量级的关系引导框架和选择性掩码策略。关系引导框架避免了传统多模态预训练方法中像素层面的直接融合，从而更有效地利用结构化信息。选择性掩码策略则允许模型同时学习通用表示和结构化知识特定的表示。

关键设计：SG-MIM采用Transformer作为图像和结构化知识的编码器。关系引导模块使用注意力机制来学习图像特征和结构化知识特征之间的关系。选择性掩码策略根据一定的概率随机掩盖图像和结构化知识的部分区域。损失函数包括图像重建损失和结构化知识重建损失，用于指导模型的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SG-MIM在KITTI、NYU-v2和ADE20k数据集上进行了评估，实验结果表明，SG-MIM在单目深度估计和语义分割任务上均取得了显著的性能提升。例如，在KITTI数据集上，SG-MIM在深度估计的多个指标上均优于现有的MIM方法。

🎯 应用场景

SG-MIM在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域具有广泛的应用前景。通过提升单目深度估计和语义分割的精度，可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，提高导航的准确性和安全性。在机器人领域，可以帮助机器人更好地感知和操作物体。在增强现实领域，可以提供更逼真的场景渲染和交互体验。

📄 摘要（原文）

Masked Image Modeling (MIM) techniques have redefined the landscape of computer vision, enabling pre-trained models to achieve exceptional performance across a broad spectrum of tasks. Despite their success, the full potential of MIM-based methods in dense prediction tasks, particularly in depth estimation, remains untapped. Existing MIM approaches primarily rely on single-image inputs, which makes it challenging to capture the crucial structured information, leading to suboptimal performance in tasks requiring fine-grained feature representation. To address these limitations, we propose SG-MIM, a novel Structured knowledge Guided Masked Image Modeling framework designed to enhance dense prediction tasks by utilizing structured knowledge alongside images. SG-MIM employs a lightweight relational guidance framework, allowing it to guide structured knowledge individually at the feature level rather than naively combining at the pixel level within the same architecture, as is common in traditional multi-modal pre-training methods. This approach enables the model to efficiently capture essential information while minimizing discrepancies between pre-training and downstream tasks. Furthermore, SG-MIM employs a selective masking strategy to incorporate structured knowledge, maximizing the synergy between general representation learning and structured knowledge-specific learning. Our method requires no additional annotations, making it a versatile and efficient solution for a wide range of applications. Our evaluations on the KITTI, NYU-v2, and ADE20k datasets demonstrate SG-MIM's superiority in monocular depth estimation and semantic segmentation.