Towards Unified Benchmark and Models for Multi-Modal Perceptual Metrics

📄 arXiv: 2412.10594v1 📥 PDF

作者: Sara Ghazanfari, Siddharth Garg, Nicolas Flammarion, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Francesco Croce

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-12-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UniSim-Bench多模态感知指标评测基准，并探索统一的多模态感知模型。

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

关键词: 多模态学习 感知相似性 视觉-语言模型 评测基准 迁移学习

📋 核心要点

  1. 现有感知指标难以准确模拟人类对多模态数据相似性的复杂感知，且缺乏统一的评测标准。
  2. 提出UniSim-Bench基准，包含多个多模态感知任务，并探索通过微调通用视觉-语言模型来构建统一的感知指标。
  3. 实验表明，微调后的模型在平均性能上有所提升，但泛化能力仍有待提高，表明统一感知指标仍面临挑战。

📝 摘要（中文）

人类对单模态和多模态输入之间相似性的感知非常复杂，这使得开发能够准确模仿人类感知的自动化指标具有挑战性。通用视觉-语言模型（如CLIP）和大型多模态模型（LMM）可以作为零样本感知指标应用。最近的一些工作也开发了专门用于特定感知任务的模型。然而，现有感知指标与人类感知的对齐程度仍不清楚。为了研究这个问题，我们引入了UniSim-Bench，一个包含7个多模态感知相似性任务的基准，共包含25个数据集。我们的评估表明，虽然通用模型平均表现良好，但通常落后于特定任务的模型。相反，针对特定任务微调的指标无法很好地泛化到未见过的相关任务。作为迈向统一的多任务感知相似性指标的第一步，我们在UniSim-Bench任务的一个子集上微调了基于编码器和生成式的视觉-语言模型。这种方法产生了最高的平均性能，在某些情况下甚至超过了特定任务的模型。然而，这些模型仍然难以泛化到未见过的任务，突显了学习能够捕捉人类相似性概念的鲁棒、统一的感知相似性指标的持续挑战。代码和模型可在https://github.com/SaraGhazanfari/UniSim获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态感知相似性度量问题，即如何设计一种能够准确反映人类对不同模态数据之间相似性判断的自动化指标。现有方法，如通用视觉-语言模型和特定任务模型，要么泛化能力不足，要么在特定任务上表现不佳，缺乏一个统一且鲁棒的解决方案。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的多模态感知相似性评测基准（UniSim-Bench），并利用该基准来训练和评估不同的模型，包括通用模型和特定任务模型。通过微调通用视觉-语言模型，期望能够学习到一种更具泛化能力的统一感知指标。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) UniSim-Bench基准的构建，包括选择和组织多个多模态感知相似性任务的数据集；2) 模型训练和评估，包括选择合适的视觉-语言模型（如CLIP），在UniSim-Bench的子集上进行微调，并在整个基准上进行评估。评估指标包括各种相似性度量指标，用于衡量模型输出与人类判断之间的相关性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了UniSim-Bench基准，它为多模态感知相似性度量提供了一个统一的评测平台。此外，论文还探索了通过微调通用视觉-语言模型来构建统一感知指标的可能性，并验证了其在一定程度上的有效性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) UniSim-Bench基准的数据集选择，涵盖了多种不同的多模态感知任务，以保证基准的全面性和代表性；2) 模型微调策略，包括选择合适的损失函数和优化器，以及调整学习率等超参数，以获得最佳的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniSim-Bench基准的评估结果表明，微调后的视觉-语言模型在平均性能上优于未微调的通用模型，并在某些任务上超过了特定任务的模型。然而，模型在未见过的任务上的泛化能力仍然有限，表明构建一个完全统一且鲁棒的多模态感知指标仍然是一个挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像/视频检索、内容推荐、视觉问答、机器人导航等领域。例如，在图像检索中，可以利用该模型更准确地衡量图像之间的语义相似性，从而提高检索的准确率。在机器人导航中，可以帮助机器人理解环境中的多模态信息，从而做出更合理的决策。

📄 摘要（原文）

Human perception of similarity across uni- and multimodal inputs is highly complex, making it challenging to develop automated metrics that accurately mimic it. General purpose vision-language models, such as CLIP and large multi-modal models (LMMs), can be applied as zero-shot perceptual metrics, and several recent works have developed models specialized in narrow perceptual tasks. However, the extent to which existing perceptual metrics align with human perception remains unclear. To investigate this question, we introduce UniSim-Bench, a benchmark encompassing 7 multi-modal perceptual similarity tasks, with a total of 25 datasets. Our evaluation reveals that while general-purpose models perform reasonably well on average, they often lag behind specialized models on individual tasks. Conversely, metrics fine-tuned for specific tasks fail to generalize well to unseen, though related, tasks. As a first step towards a unified multi-task perceptual similarity metric, we fine-tune both encoder-based and generative vision-language models on a subset of the UniSim-Bench tasks. This approach yields the highest average performance, and in some cases, even surpasses taskspecific models. Nevertheless, these models still struggle with generalization to unseen tasks, highlighting the ongoing challenge of learning a robust, unified perceptual similarity metric capable of capturing the human notion of similarity. The code and models are available at https://github.com/SaraGhazanfari/UniSim.