Advancing Myopia To Holism: Fully Contrastive Language-Image Pre-training

📄 arXiv: 2412.00440v1 📥 PDF

作者: Haicheng Wang, Chen Ju, Weixiong Lin, Shuai Xiao, Mengting Chen, Yixuan Huang, Chang Liu, Mingshuai Yao, Jinsong Lan, Ying Chen, Qingwen Liu, Yanfeng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-30

💡 一句话要点

提出Holistic CLIP，通过多视角对比学习提升视觉-语言预训练的表达能力和泛化性

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉语言预训练 对比学习 多模态学习 图像描述生成 多分支编码器

📋 核心要点

  1. CLIP模型依赖一对一对比学习，易受单调文本和浅层视觉表达的限制，泛化能力不足。
  2. 提出Holistic CLIP，通过图像多文本描述生成和多分支编码器，实现图像与文本多对多匹配。
  3. 实验结果表明，Holistic CLIP在图像-文本检索、开放词汇分类等任务上显著优于现有CLIP模型。

📝 摘要（中文）

对比语言-图像预训练（CLIP）在视觉-语言模型（VLMs）领域取得了显著进展，成为各种下游任务的基础。然而，CLIP依赖于一对一（图像，文本）对比范式，从大规模混乱的网络数据中学习对齐，面临着严重的短视困境，导致对单调短文本和浅层视觉表达的偏见。为了克服这些问题，本文将CLIP推进到一个新的整体范式，通过更新多样化的数据和对齐优化。为了以低成本获得丰富多彩的数据，我们使用图像到文本的描述生成，从多个角度、粒度和层次为每个图像生成多文本。提出了两种工具来鼓励文本多样性。为了匹配这样的（图像，多文本）对，我们将CLIP图像编码器修改为多分支，并提出多对多对比优化，用于图像-文本部分到部分的匹配。因此，为每个图像学习到多样化的视觉嵌入，带来良好的可解释性和泛化性。在超过十个基准上的大量实验和消融研究表明，我们的整体CLIP显著优于现有的短视CLIP，包括图像-文本检索、开放词汇分类和密集视觉任务。

🔬 方法详解

问题定义：CLIP模型在视觉-语言预训练中表现出色，但其依赖于图像和文本之间的一对一对比学习，容易受到训练数据中单调短文本和浅层视觉表达的限制。这种“短视”问题导致模型泛化能力不足，难以处理复杂场景和长文本描述。

核心思路：Holistic CLIP的核心思路是通过引入图像的多样化文本描述，并采用多对多对比学习，来增强模型对图像的理解和表达能力。通过为每个图像生成多个不同角度、粒度和层次的文本描述，模型可以学习到更丰富的视觉信息和更细粒度的图像-文本对齐关系。

技术框架：Holistic CLIP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多文本生成模块：利用图像到文本的描述生成技术，为每个图像生成多个文本描述，鼓励文本的多样性。2) 多分支图像编码器：将CLIP的图像编码器修改为多分支结构，每个分支负责提取图像的不同视觉特征。3) 多对多对比学习：设计新的对比损失函数，实现图像的不同视觉特征与文本描述之间的多对多匹配。

关键创新：Holistic CLIP的关键创新在于：1) 引入了图像的多样化文本描述，丰富了训练数据的信息量。2) 提出了多分支图像编码器，可以提取图像的不同视觉特征，增强了模型的表达能力。3) 设计了多对多对比学习方法，实现了图像和文本之间更细粒度的对齐。

关键设计：在多文本生成模块中，使用了两种策略来鼓励文本多样性，具体细节未知。多分支图像编码器的具体结构和参数设置未知。多对多对比学习的损失函数设计是关键，需要平衡不同分支和文本之间的贡献，具体公式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Holistic CLIP在多个基准测试中显著优于现有的CLIP模型。在图像-文本检索任务中，性能提升明显。在开放词汇分类任务中，也取得了显著的改进。此外，Holistic CLIP在密集视觉任务中也表现出良好的性能，证明了其在更复杂场景下的泛化能力。

🎯 应用场景

Holistic CLIP在图像检索、开放词汇分类、视觉问答等领域具有广泛的应用前景。通过提升视觉-语言模型的表达能力和泛化性，可以改善现有应用的效果，并为新的应用场景提供支持，例如智能客服、内容创作和机器人导航。

📄 摘要（原文）

In rapidly evolving field of vision-language models (VLMs), contrastive language-image pre-training (CLIP) has made significant strides, becoming foundation for various downstream tasks. However, relying on one-to-one (image, text) contrastive paradigm to learn alignment from large-scale messy web data, CLIP faces a serious myopic dilemma, resulting in biases towards monotonous short texts and shallow visual expressivity. To overcome these issues, this paper advances CLIP into one novel holistic paradigm, by updating both diverse data and alignment optimization. To obtain colorful data with low cost, we use image-to-text captioning to generate multi-texts for each image, from multiple perspectives, granularities, and hierarchies. Two gadgets are proposed to encourage textual diversity. To match such (image, multi-texts) pairs, we modify the CLIP image encoder into multi-branch, and propose multi-to-multi contrastive optimization for image-text part-to-part matching. As a result, diverse visual embeddings are learned for each image, bringing good interpretability and generalization. Extensive experiments and ablations across over ten benchmarks indicate that our holistic CLIP significantly outperforms existing myopic CLIP, including image-text retrieval, open-vocabulary classification, and dense visual tasks.