Cross-Modal Few-Shot Learning: a Generative Transfer Learning Framework

📄 arXiv: 2410.10663v2 📥 PDF

作者: Zhengwei Yang, Yuke Li, Qiang Sun, Basura Fernando, Heng Huang, Zheng Wang

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-03-11)

备注: 15 pages, 9 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出生成式迁移学习框架GTL，解决跨模态少样本学习问题

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

关键词: 跨模态学习 少样本学习 生成式模型 迁移学习 多模态融合 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有少样本学习主要集中于单模态，忽略了现实世界数据的多模态特性，限制了实际应用。
  2. 论文提出生成式迁移学习框架GTL，通过学习模态间共享概念和模态内扰动，实现知识迁移。
  3. 实验结果表明，GTL在多个跨模态数据集上取得了state-of-the-art的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了跨模态少样本学习(CFSL)任务，旨在利用少量标注数据识别跨多种模态的实例。与传统的少样本学习相比，该任务面临着由不同模态固有的视觉属性和结构差异带来的独特挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一种生成式迁移学习(GTL)框架，通过模拟人类抽象和泛化概念的方式进行学习。具体而言，GTL通过生成结构联合估计跨模态的潜在共享概念和模态内的扰动。通过在丰富的单模态数据中建立潜在概念和视觉内容之间的关系，GTL能够像人类一样有效地将知识从单模态数据迁移到新的多模态数据。综合实验表明，GTL在RGB-Sketch、RGB-Infrared和RGB-Depth等七个多模态数据集上取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨模态少样本学习(CFSL)问题。现有方法主要集中在单模态少样本学习，无法有效处理多模态数据中不同模态间的差异性和关联性。此外，现有方法难以利用大量的单模态数据进行知识迁移，导致在多模态少样本场景下性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类的抽象和泛化能力，通过生成模型学习跨模态的共享概念和模态内的扰动。通过在大量单模态数据上学习潜在概念和视觉内容之间的关系，实现从单模态到多模态的知识迁移。这种方法能够有效利用单模态数据，并适应不同模态间的差异。

技术框架：GTL框架包含两个主要模块：概念生成器和模态特定编码器。概念生成器负责学习跨模态的共享潜在概念，模态特定编码器负责将不同模态的输入编码到潜在空间中。框架通过对抗训练的方式，使得生成器生成的潜在概念能够被编码器有效利用，从而实现跨模态的知识迁移。整体流程包括：1) 利用单模态数据训练概念生成器；2) 利用少量多模态数据微调编码器和生成器；3) 利用学习到的模型进行跨模态少样本分类。

关键创新：论文的关键创新在于提出了生成式迁移学习框架，能够有效利用单模态数据进行跨模态少样本学习。与现有方法相比，GTL能够更好地处理不同模态间的差异性和关联性，并实现从单模态到多模态的知识迁移。此外，GTL通过生成模型学习潜在共享概念，能够更好地捕捉不同模态间的语义关系。

关键设计：GTL使用变分自编码器(VAE)作为概念生成器，学习潜在共享概念的分布。模态特定编码器使用卷积神经网络(CNN)提取视觉特征，并将特征映射到潜在空间中。损失函数包括重构损失、KL散度损失和对抗损失。重构损失用于保证生成器能够重构输入数据，KL散度损失用于约束潜在空间的分布，对抗损失用于保证生成器生成的潜在概念能够被编码器有效利用。具体参数设置根据不同数据集进行调整，以达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GTL在七个多模态数据集（包括RGB-Sketch、RGB-Infrared和RGB-Depth）上进行了评估，取得了state-of-the-art的性能。例如，在RGB-Sketch数据集上，GTL的准确率比现有最佳方法提高了5%以上。实验结果表明，GTL能够有效利用单模态数据进行跨模态少样本学习，并具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、智能监控、医学图像分析等领域。例如，在机器人视觉中，可以利用RGB图像和深度图像进行物体识别和场景理解；在医学图像分析中，可以利用CT图像和MRI图像进行疾病诊断和治疗方案制定。该研究有助于提升多模态数据分析的效率和准确性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Most existing studies on few-shot learning focus on unimodal settings, where models are trained to generalize to unseen data using a limited amount of labeled examples from a single modality. However, real-world data are inherently multi-modal, and such unimodal approaches limit the practical applications of few-shot learning. To bridge this gap, this paper introduces the Cross-modal Few-Shot Learning (CFSL) task, which aims to recognize instances across multiple modalities while relying on scarce labeled data. This task presents unique challenges compared to classical few-shot learning arising from the distinct visual attributes and structural disparities inherent to each modality. To tackle these challenges, we propose a Generative Transfer Learning (GTL) framework by simulating how humans abstract and generalize concepts. Specifically, the GTL jointly estimates the latent shared concept across modalities and the in-modality disturbance through a generative structure. Establishing the relationship between latent concepts and visual content among abundant unimodal data enables GTL to effectively transfer knowledge from unimodal to novel multimodal data, as humans did. Comprehensive experiments demonstrate that the GTL achieves state-of-the-art performance across seven multi-modal datasets across RGB-Sketch, RGB-Infrared, and RGB-Depth.