$S^3$: Synonymous Semantic Space for Improving Zero-Shot Generalization of Vision-Language Models

📄 arXiv: 2412.04925v1 📥 PDF

作者: Xiaojie Yin, Qilong Wang, Bing Cao, Qinghua Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-06

💡 一句话要点

提出同义语义空间($S^3$)，提升视觉-语言模型零样本泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 视觉-语言模型 语义对齐 同义语义空间 CLIP Vietoris-Rips复形 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法忽略了自然语言中词汇变异性，导致视觉-语言模型在零样本学习中语义对齐不准确。
  2. 构建同义语义空间，利用大语言模型生成同义词，并基于Vietoris-Rips复形构建连续空间。
  3. 实验结果表明，该方法在多个零样本分类和分割任务上超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

为了提升视觉-语言模型（如CLIP）的零样本泛化能力，现有研究主要集中于解决下游任务中图像和文本嵌入之间的语义不对齐问题。然而，这些方法很少考虑到自然语言处理中普遍存在的词汇变异现象，即同一类图像可以用显著不同的文本概念来描述，这严重影响了CLIP的零样本泛化能力。因此，本文提出了一种同义语义空间($S^3$)，为每个图像类别构建一个包含多个同义概念的空间，而不是依赖于单一的文本概念，从而实现更稳定的语义对齐，并提高CLIP的零样本泛化能力。具体来说，$S^3$方法首先利用大型语言模型，基于每个类别的标签生成多个同义概念，然后基于生成的同义概念的Vietoris-Rips复形构建一个连续且紧凑的同义语义空间。此外，我们还探讨了几种点到空间度量对$S^3$的影响，并提出了一种点到局部中心度量来计算图像嵌入与每个类别的同义语义空间之间的相似度，从而实现有效的零样本预测。在包括细粒度零样本分类、自然分布零样本分类和开放词汇分割在内的17个基准数据集上进行了大量实验，结果表明我们的$S^3$优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在零样本学习中，依赖于单一文本概念描述图像类别，忽略了自然语言中同一类别存在多种表达方式（词汇变异性）的问题。这导致图像和文本嵌入之间的语义不对齐，降低了模型的泛化能力。现有方法未能充分解决这种语义鸿沟。

核心思路：核心思想是为每个图像类别构建一个包含多个同义概念的语义空间，而不是仅仅依赖于单个文本标签。通过考虑类别的多种文本表达方式，可以更全面地捕捉类别的语义信息，从而实现更鲁棒的语义对齐。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1) 同义词生成：利用大型语言模型，基于每个类别的标签生成多个同义概念。2) 同义语义空间构建：基于生成的同义概念，构建一个连续且紧凑的同义语义空间，具体使用Vietoris-Rips复形。3) 相似度计算与预测：提出点到局部中心度量，计算图像嵌入与每个类别的同义语义空间之间的相似度，并进行零样本预测。

关键创新：关键创新在于提出了同义语义空间($S^3$)的概念，并将其应用于视觉-语言模型的零样本学习中。与现有方法仅使用单一文本标签相比，$S^3$能够更好地捕捉类别的语义信息，从而提高模型的泛化能力。此外，提出的点到局部中心度量也为计算图像嵌入与语义空间之间的相似度提供了一种有效的方法。

关键设计：在同义词生成阶段，使用了大型语言模型（具体模型未知）来生成同义词。在同义语义空间构建阶段，使用了Vietoris-Rips复形，其参数（如半径）的选择会影响空间的紧凑性和连续性，具体参数设置未知。在相似度计算阶段，点到局部中心度量需要定义局部中心的计算方式，具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在17个基准数据集上进行了广泛的实验，包括细粒度零样本分类、自然分布零样本分类和开放词汇分割。实验结果表明，$S^3$在这些任务上均取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体的性能提升幅度在摘要中未给出具体数值，但强调了优于state-of-the-art方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种零样本学习场景，例如图像分类、目标检测和图像分割等。特别是在数据标注成本高昂或难以获取的情况下，该方法能够有效提升模型的泛化能力，降低对标注数据的依赖。未来，该方法有望扩展到其他多模态学习任务中，例如视频理解和语音识别。

📄 摘要（原文）

Recently, many studies have been conducted to enhance the zero-shot generalization ability of vision-language models (e.g., CLIP) by addressing the semantic misalignment between image and text embeddings in downstream tasks. Although many efforts have been made, existing methods barely consider the fact that a class of images can be described by notably different textual concepts due to well-known lexical variation in natural language processing, which heavily affects the zero-shot generalization of CLIP. Therefore, this paper proposes a \textbf{S}ynonymous \textbf{S}emantic \textbf{S}pace ($S^3$) for each image class, rather than relying on a single textual concept, achieving more stable semantic alignment and improving the zero-shot generalization of CLIP. Specifically, our $S^3$ method first generates several synonymous concepts based on the label of each class by using large language models, and constructs a continuous yet compact synonymous semantic space based on the Vietoris-Rips complex of the generated synonymous concepts. Furthermore, we explore the effect of several point-to-space metrics on our $S^3$, while presenting a point-to-local-center metric to compute similarity between image embeddings and the synonymous semantic space of each class, accomplishing effective zero-shot predictions. Extensive experiments are conducted across 17 benchmarks, including fine-grained zero-shot classification, natural distribution zero-shot classification, and open-vocabulary segmentation, and the results show that our $S^3$ outperforms state-of-the-art methods.