Contrastive Localized Language-Image Pre-Training

📄 arXiv: 2410.02746v2 📥 PDF

作者: Hong-You Chen, Zhengfeng Lai, Haotian Zhang, Xinze Wang, Marcin Eichner, Keen You, Meng Cao, Bowen Zhang, Yinfei Yang, Zhe Gan

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2025-02-19)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出对比局部语言-图像预训练以提升视觉表示能力

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

关键词: 对比学习 多模态学习 视觉表示 区域理解 大规模预训练

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP方法在处理需要细粒度视觉理解的下游任务时存在不足，尤其是区域级别的理解。
  2. 本文提出的CLOC方法通过引入区域-文本对比损失和可提示嵌入，增强了CLIP的局部化能力。
  3. CLOC在数十亿标注图像上进行预训练，显著提升了区域嵌入的质量，尤其在图像区域识别和检索任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）是一种广泛应用于多模态大语言模型（MLLMs）的视觉编码器训练方法。然而，现有的基于图像级别的文本注释对下游任务的细粒度视觉表示支持不足。本文提出了一种新的预训练方法——对比局部语言-图像预训练（CLOC），通过引入区域-文本对比损失和模块，增强了CLIP的定位能力。我们还提出了可提示嵌入的概念，使得编码器能够根据空间提示生成易于转换为区域表示的图像嵌入。CLOC在数十亿标注图像上进行大规模预训练，显著提升了图像区域识别和检索任务的性能，尤其在指代和定位任务中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有CLIP方法在细粒度视觉表示和区域理解方面的不足，特别是在多模态大语言模型（MLLMs）中对图像输入的处理能力。

核心思路：提出对比局部语言-图像预训练（CLOC），通过引入区域-文本对比损失和可提示嵌入，增强CLIP的局部化能力，使得图像嵌入更容易转化为区域表示。

技术框架：CLOC的整体架构包括区域-文本对比损失模块和可提示嵌入生成模块，结合视觉丰富和空间定位的字幕生成框架，以支持大规模预训练。

关键创新：CLOC的主要创新在于引入了区域-文本对比损失和可提示嵌入的概念，使得模型能够更好地理解图像中的局部信息，与传统的CLIP方法相比，显著提升了区域理解能力。

关键设计：在损失函数设计上，CLOC采用了区域-文本对比损失，确保模型能够有效学习区域与文本之间的关系。同时，网络结构上进行了优化，以支持大规模的预训练过程。具体参数设置和模块设计在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，CLOC在图像区域识别和检索任务上表现出色，相较于传统的CLIP方法，区域嵌入的质量显著提升，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像检索、视觉问答、图像标注等多模态任务。通过提升视觉表示能力，CLOC能够为多模态大语言模型提供更精确的图像理解，促进人机交互的智能化发展，未来在自动驾驶、智能家居等领域也具有重要的应用价值。

📄 摘要（原文）

Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has been a celebrated method for training vision encoders to generate image/text representations facilitating various applications. Recently, CLIP has been widely adopted as the vision backbone of multimodal large language models (MLLMs) to connect image inputs for language interactions. The success of CLIP as a vision-language foundation model relies on aligning web-crawled noisy text annotations at image levels. Nevertheless, such criteria may become insufficient for downstream tasks in need of fine-grained vision representations, especially when region-level understanding is demanding for MLLMs. In this paper, we improve the localization capability of CLIP with several advances. We propose a pre-training method called Contrastive Localized Language-Image Pre-training (CLOC) by complementing CLIP with region-text contrastive loss and modules. We formulate a new concept, promptable embeddings, of which the encoder produces image embeddings easy to transform into region representations given spatial hints. To support large-scale pre-training, we design a visually-enriched and spatially-localized captioning framework to effectively generate region-text pseudo-labels at scale. By scaling up to billions of annotated images, CLOC enables high-quality regional embeddings for image region recognition and retrieval tasks, and can be a drop-in replacement of CLIP to enhance MLLMs, especially on referring and grounding tasks.