SimCMF: A Simple Cross-modal Fine-tuning Strategy from Vision Foundation Models to Any Imaging Modality

📄 arXiv: 2411.18669v1 📥 PDF

作者: Chenyang Lei, Liyi Chen, Jun Cen, Xiao Chen, Zhen Lei, Felix Heide, Qifeng Chen, Zhaoxiang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-27

备注: project page: https://mt-cly.github.io/SimCMF.github.io/. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2409.08083

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SimCMF：一种简易的跨模态微调策略，将视觉基础模型迁移至任意成像模态

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

关键词: 跨模态学习 视觉基础模型 微调 图像分割 模态对齐

📋 核心要点

  1. 现有技术难以收集到足够规模的非自然图像数据来训练强大的成像模态基础模型。
  2. SimCMF通过跨模态对齐模块，实现视觉基础模型向其他成像模态的有效迁移。
  3. 实验表明，SimCMF显著提升了多种成像模态的分割性能，平均mIoU提升至53.88%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简单而有效的框架SimCMF，旨在解决一个重要问题：将自然RGB图像上训练的视觉基础模型跨模态微调到具有不同物理属性的其他成像模态（例如，偏振）。SimCMF对各种基本组件进行了彻底的分析，并最终提出了一种新颖的跨模态对齐模块，以解决模态错位问题。我们将SimCMF应用于具有代表性的视觉基础模型Segment Anything Model（SAM），以支持任何评估的新成像模态。鉴于缺乏相关的基准，我们构建了一个基准用于性能评估。实验证实了视觉基础模型在增强其他传感器性能方面的巨大潜力。SimCMF可以将评估模态的分割性能（mIoU）平均从22.15%提高到53.88%，并且始终优于其他基线。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以将视觉基础模型有效迁移到其他成像模态，主要痛点在于不同模态间存在显著的特征错位，导致直接迁移效果不佳。缺乏针对特定成像模态的足够训练数据进一步加剧了这一问题。

核心思路：SimCMF的核心思路是通过一个专门设计的跨模态对齐模块，学习RGB图像特征和其他成像模态特征之间的映射关系，从而减小模态差异，实现有效的知识迁移。这种方法避免了从头开始训练模型，充分利用了视觉基础模型在自然图像上学习到的通用特征。

技术框架：SimCMF框架主要包含三个部分：视觉基础模型（如SAM）、跨模态对齐模块和特定成像模态的任务头。首先，输入图像经过视觉基础模型提取特征；然后，跨模态对齐模块将提取的特征映射到目标模态的特征空间；最后，任务头（如分割头）基于对齐后的特征进行预测。整个过程采用微调策略，仅更新跨模态对齐模块和任务头的参数。

关键创新：SimCMF的关键创新在于提出的跨模态对齐模块。该模块旨在学习不同模态之间的不变性特征，从而减小模态差异。具体实现方式未知，但其目标是使得视觉基础模型在RGB图像上学习到的知识能够更好地泛化到其他成像模态。

关键设计：具体网络结构和损失函数细节未知。但可以推测，跨模态对齐模块可能采用注意力机制或对抗学习等方法，以学习模态不变性特征。损失函数可能包含分割损失和跨模态对齐损失，以同时优化分割性能和模态对齐效果。具体的参数设置和训练策略也未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SimCMF在多个成像模态上进行了实验验证，结果表明其性能显著优于其他基线方法。具体而言，SimCMF将分割性能（mIoU）平均从22.15%提高到53.88%。这一结果表明，SimCMF能够有效地将视觉基础模型迁移到其他成像模态，并显著提升其性能。代码已开源，方便研究人员复现和进一步研究。

🎯 应用场景

SimCMF具有广泛的应用前景，可应用于遥感图像分析、医学图像诊断、自动驾驶等领域。通过将视觉基础模型迁移到这些特定领域，可以显著提升相关任务的性能，降低对大量标注数据的依赖，加速智能化应用的发展。该方法还可用于开发新型传感器和成像系统，提升其感知能力。

📄 摘要（原文）

Foundation models like ChatGPT and Sora that are trained on a huge scale of data have made a revolutionary social impact. However, it is extremely challenging for sensors in many different fields to collect similar scales of natural images to train strong foundation models. To this end, this work presents a simple and effective framework, SimCMF, to study an important problem: cross-modal fine-tuning from vision foundation models trained on natural RGB images to other imaging modalities of different physical properties (e.g., polarization). In SimCMF, we conduct a thorough analysis of different basic components from the most naive design and ultimately propose a novel cross-modal alignment module to address the modality misalignment problem. We apply SimCMF to a representative vision foundation model Segment Anything Model (SAM) to support any evaluated new imaging modality. Given the absence of relevant benchmarks, we construct a benchmark for performance evaluation. Our experiments confirm the intriguing potential of transferring vision foundation models in enhancing other sensors' performance. SimCMF can improve the segmentation performance (mIoU) from 22.15% to 53.88% on average for evaluated modalities and consistently outperforms other baselines. The code is available at https://github.com/mt-cly/SimCMF