TIPS: Text-Image Pretraining with Spatial awareness

📄 arXiv: 2410.16512v2 📥 PDF

作者: Kevis-Kokitsi Maninis, Kaifeng Chen, Soham Ghosh, Arjun Karpur, Koert Chen, Ye Xia, Bingyi Cao, Daniel Salz, Guangxing Han, Jan Dlabal, Dan Gnanapragasam, Mojtaba Seyedhosseini, Howard Zhou, Andre Araujo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-03-07)

备注: ICLR2025 camera-ready + appendix

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TIPS以解决图像文本表示学习中的空间意识不足问题

🎯 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: 图像-文本表示 空间意识 自监督学习 对比学习 深度估计 语义分割 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的图像-文本表示学习模型缺乏空间意识，导致在密集理解任务中的应用受限。
  2. 本文提出的TIPS模型通过合成文本描述和对比学习结合自监督学习，提升了空间意识。
  3. 在8个任务和16个数据集上的实验表明，TIPS在密集和全局理解任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

近年来，图像-文本表示学习变得非常流行，但现有模型往往缺乏空间意识，限制了其在密集理解任务中的直接应用。为此，本文提出了一种新颖的通用图像-文本模型TIPS，旨在有效用于密集和全局视觉任务。我们通过两个简单有效的见解来实现这一目标：首先，通过用合成生成的文本描述替换噪声较大的网络图像标题，显著提升了密集理解性能；其次，结合对比图像-文本学习与自监督掩蔽图像建模，鼓励空间一致性，从而为下游应用解锁了显著的增强。实验结果表明，该模型在多个图像-文本任务上表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图像-文本表示学习模型在密集理解任务中缺乏空间意识的问题。现有方法往往依赖于噪声较大的网络图像标题，导致学习信号不足。

核心思路：TIPS模型通过用合成生成的文本描述替换噪声图像标题，提供更丰富的学习信号。同时，结合对比学习与自监督掩蔽图像建模，增强空间一致性。

技术框架：TIPS模型基于Transformer架构，包含文本生成模块和图像建模模块。训练过程中，模型同时使用合成和噪声标题进行学习，促进密集和全局理解。

关键创新：最重要的创新在于将合成文本描述与对比学习相结合，显著提升了模型的空间意识和理解能力。这一设计与传统的图像-文本模型有本质区别。

关键设计：模型采用了适应性的训练方法，结合了多种损失函数以优化学习过程，确保在不同任务中均能取得良好效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在8个任务和16个数据集的实验中，TIPS模型在密集和全局理解任务上表现出色，显著超越了现有基线，特别是在使用合成文本描述后，密集理解性能提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

TIPS模型在密集视觉任务（如深度估计和语义分割）中具有广泛的应用潜力。其强大的图像-文本理解能力使其能够在自动驾驶、机器人视觉和智能监控等领域发挥重要作用。未来，该模型的设计理念也可能推动更多多模态学习的研究与应用。

📄 摘要（原文）

While image-text representation learning has become very popular in recent years, existing models tend to lack spatial awareness and have limited direct applicability for dense understanding tasks. For this reason, self-supervised image-only pretraining is still the go-to method for many dense vision applications (e.g. depth estimation, semantic segmentation), despite the lack of explicit supervisory signals. In this paper, we close this gap between image-text and self-supervised learning, by proposing a novel general-purpose image-text model, which can be effectively used off the shelf for dense and global vision tasks. Our method, which we refer to as Text-Image Pretraining with Spatial awareness (TIPS), leverages two simple and effective insights. First, on textual supervision: we reveal that replacing noisy web image captions by synthetically generated textual descriptions boosts dense understanding performance significantly, due to a much richer signal for learning spatially aware representations. We propose an adapted training method that combines noisy and synthetic captions, resulting in improvements across both dense and global understanding tasks. Second, on the learning technique: we propose to combine contrastive image-text learning with self-supervised masked image modeling, to encourage spatial coherence, unlocking substantial enhancements for downstream applications. Building on these two ideas, we scale our model using the transformer architecture, trained on a curated set of public images. Our experiments are conducted on 8 tasks involving 16 datasets in total, demonstrating strong off-the-shelf performance on both dense and global understanding, for several image-only and image-text tasks. Code and models are released at https://github.com/google-deepmind/tips.