Dual-Level Cross-Modal Contrastive Clustering
作者: Haixin Zhang, Yongjun Li, Dong Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-09-06 (更新: 2024-09-20)
备注: We have found that our paper has many imperfections and incorrect formulas and derivations, and we insist on retracting the manuscript in order to avoid misleading readers.
💡 一句话要点
提出双层跨模态对比聚类框架DXMC，提升图像聚类语义理解能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图像聚类 跨模态学习 对比学习 深度学习 无监督学习
📋 核心要点
- 现有图像聚类方法仅关注图像自身信息，忽略了外部监督知识，导致语义理解不足。
- DXMC框架引入外部文本信息构建语义空间，生成图像-文本对，进行跨模态对比学习。
- 在五个基准数据集上进行实验，结果表明DXMC方法优于现有方法，性能得到提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的图像聚类框架，名为双层跨模态对比聚类(DXMC)。图像聚类是无监督学习中的关键任务，旨在无标签的情况下将图像分组成不同的簇。虽然先前的深度聚类方法取得了显著成果，但它们仅探索了图像自身的内在信息，忽略了外部监督知识以提升图像的语义理解。最近，大规模数据集上的视觉-语言预训练模型已应用于各种下游任务并取得了巨大成功。然而，视觉表征学习和文本语义学习之间存在差距，如何正确利用两种不同模态的表征进行聚类仍然是一个巨大的挑战。为了应对这些挑战，DXMC框架首先引入外部文本信息来构建语义空间，该空间用于生成图像-文本对。其次，图像-文本对分别被送入预训练的图像和文本编码器以获得图像和文本嵌入，然后将其输入到四个精心设计的网络中。第三，在不同模态和不同层次的判别性表征之间进行双层跨模态对比学习。在五个基准数据集上的大量实验结果证明了我们提出的方法的优越性。
🔬 方法详解
问题定义：图像聚类旨在无监督条件下将图像划分到不同的簇中。现有深度聚类方法主要依赖图像自身的视觉信息，忽略了外部语义信息的补充，导致聚类结果的语义理解能力不足。如何有效利用视觉-语言预训练模型提取的跨模态信息，弥合视觉和文本表征之间的差距，是图像聚类面临的挑战。
核心思路：DXMC的核心思路是利用外部文本信息来增强图像的语义表示，从而提升聚类效果。通过构建图像-文本对，并进行跨模态对比学习，使得图像的表示能够更好地捕捉到语义信息，从而提高聚类的准确性。双层对比学习分别在不同模态和不同层次的表征上进行，进一步增强了模型的判别能力。
技术框架：DXMC框架主要包含以下几个模块：1) 语义空间构建模块：利用外部文本信息构建语义空间，用于生成图像-文本对。2) 特征提取模块：使用预训练的图像和文本编码器分别提取图像和文本的特征嵌入。3) 跨模态对比学习模块：在图像和文本的特征嵌入之间进行跨模态对比学习，使得两种模态的表示能够相互补充。4) 聚类模块：利用学习到的图像表示进行聚类。
关键创新：DXMC的关键创新在于双层跨模态对比学习机制。一方面，它利用外部文本信息来增强图像的语义表示，克服了传统方法仅依赖图像自身信息的局限性。另一方面，双层对比学习分别在不同模态和不同层次的表征上进行，进一步增强了模型的判别能力。
关键设计：DXMC的关键设计包括：1) 语义空间的构建方式，如何选择合适的外部文本信息来构建语义空间。2) 跨模态对比学习的损失函数，如何设计损失函数来有效地进行跨模态对比学习。3) 网络结构的设计，如何设计网络结构来更好地提取图像和文本的特征嵌入。论文中使用了InfoNCE损失函数进行对比学习，并设计了四个网络来进行特征提取和表示学习。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DXMC在五个基准数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有的图像聚类方法。具体性能提升数据未知，但摘要中明确说明了该方法具有优越性。该方法通过引入外部文本信息和双层跨模态对比学习，有效地提升了图像聚类的语义理解能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像检索、图像分类、目标检测等领域。例如，在图像检索中，可以利用该方法学习到的图像表示来提高检索的准确率。在图像分类中，可以利用该方法学习到的图像表示作为分类器的输入特征。此外，该方法还可以应用于视频分析、社交媒体分析等领域，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Image clustering, which involves grouping images into different clusters without labels, is a key task in unsupervised learning. Although previous deep clustering methods have achieved remarkable results, they only explore the intrinsic information of the image itself but overlook external supervision knowledge to improve the semantic understanding of images. Recently, visual-language pre-trained model on large-scale datasets have been used in various downstream tasks and have achieved great results. However, there is a gap between visual representation learning and textual semantic learning, and how to properly utilize the representation of two different modalities for clustering is still a big challenge. To tackle the challenges, we propose a novel image clustering framwork, named Dual-level Cross-Modal Contrastive Clustering (DXMC). Firstly, external textual information is introduced for constructing a semantic space which is adopted to generate image-text pairs. Secondly, the image-text pairs are respectively sent to pre-trained image and text encoder to obtain image and text embeddings which subsquently are fed into four well-designed networks. Thirdly, dual-level cross-modal contrastive learning is conducted between discriminative representations of different modalities and distinct level. Extensive experimental results on five benchmark datasets demonstrate the superiority of our proposed method.