Improving Generalization in Visual Reasoning via Self-Ensemble

📄 arXiv: 2410.20883v2 📥 PDF

作者: Tien-Huy Nguyen, Quang-Khai Tran, Anh-Tuan Quang-Hoang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2024-11-01)

💡 一句话要点

提出Self-Ensemble方法，无需训练提升视觉推理模型的泛化能力。

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

关键词: 视觉推理 视觉问答 自集成 免训练 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型训练成本高昂，且依赖大量数据，限制了其在资源受限场景下的应用。
  2. 提出Self-Ensemble方法，通过模型自身集成来提升性能，无需额外训练或外部模型。
  3. 实验表明，该方法在多个视觉问答基准测试中取得了SOTA性能，尤其是在泛化能力方面。

📝 摘要（中文）

视觉推理认知能力需要整合多模态感知处理以及常识和外部世界知识。近年来，大量视觉-语言模型（LVLMs）被提出，在跨领域和任务的常识推理方面表现出卓越的能力。然而，训练这些LVLMs需要大量的资源。最近的方法不再从头开始在各种大型数据集上训练LVLMs，而是侧重于探索如何利用许多不同LVLMs的能力，例如集成方法。在这项工作中，我们提出了一种名为Self-Ensemble的新方法，该方法无需更新任何参数即可提高模型的泛化能力和视觉推理能力，是一种免训练方法。我们的关键见解是我们意识到LVLM本身可以集成，而无需任何其他LVLM，这有助于释放其内部能力。在各种基准上的大量实验证明了我们的方法在SketchyVQA、Outside Knowledge VQA和out-of-distribution VQA任务上实现最先进（SOTA）性能的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉推理模型泛化能力不足的问题，尤其是在面对分布外数据或需要外部知识的任务时。现有方法要么需要耗费大量资源训练大型模型，要么依赖多个模型的集成，增加了复杂性和成本。

核心思路：论文的核心思想是，单个视觉-语言模型（LVLM）本身就蕴含着集成学习的潜力。通过某种方式激活模型内部的这种潜力，可以提升其性能，而无需引入额外的模型或进行训练。Self-Ensemble的关键在于利用模型自身的不同输出来进行集成。

技术框架：Self-Ensemble方法的核心在于对单个LVLM进行多次推理，每次推理时采用不同的prompt或输入扰动，从而得到多个不同的输出结果。然后，将这些输出结果进行聚合，例如通过投票或加权平均，得到最终的预测结果。整个过程无需修改模型参数，属于一种“即插即用”的后处理方法。

关键创新：该方法最重要的创新点在于发现了LVLM自身具有集成学习的能力，并提出了一种简单有效的Self-Ensemble方法来挖掘这种能力。与传统的集成方法相比，Self-Ensemble无需训练多个模型，大大降低了计算成本和模型复杂度。

关键设计：具体实现上，可以通过以下方式生成不同的输出：1) 使用不同的prompt模板来提问；2) 对输入图像进行轻微的扰动，例如添加噪声或进行裁剪；3) 在解码过程中引入随机性，例如调整温度参数。最终的预测结果可以通过简单的投票机制或更复杂的加权平均来确定。权重的选择可以基于每个输出的置信度或其他指标。

📊 实验亮点

Self-Ensemble方法在SketchyVQA、Outside Knowledge VQA和out-of-distribution VQA等多个视觉问答基准测试中取得了SOTA性能。例如，在SketchyVQA数据集上，该方法相比现有最佳方法取得了显著的提升。实验结果表明，Self-Ensemble能够有效提升模型的泛化能力，使其在面对未知数据时也能保持良好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种视觉推理任务，例如视觉问答、图像描述、场景理解等。尤其适用于资源受限的场景，例如移动设备或边缘计算环境。此外，该方法还可以作为一种通用的模型增强技术，应用于其他类型的深度学习模型，提升其泛化能力和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

The cognitive faculty of visual reasoning necessitates the integration of multimodal perceptual processing and commonsense and external knowledge of the world. In recent years, a plethora of large vision-language models (LVLMs) have been proposed, demonstrating outstanding power and exceptional proficiency in commonsense reasoning across diverse domains and tasks. Nevertheless, training such LVLMs requires a lot of costly resources. Recent approaches, instead of training LVLMs from scratch on various large datasets, focus on exploring ways to take advantage of the capabilities of many different LVLMs, such as ensemble methods. In this work, we propose self-ensemble, a novel method that improves the generalization and visual reasoning of the model without updating any parameters, a training-free method. Our key insight is that we realized that LVLM itself can ensemble without the need for any other LVLMs, which helps to unlock their internal capabilities. Extensive experiments on various benchmarks demonstrate the effectiveness of our method in achieving state-of-the-art (SOTA) performance on SketchyVQA, Outside Knowledge VQA, and out-of-distribution VQA tasks.