Rebalanced Vision-Language Retrieval Considering Structure-Aware Distillation
作者: Yang Yang, Wenjuan Xi, Luping Zhou, Jinhui Tang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-12-14
💡 一句话要点
提出结构感知蒸馏的重平衡视觉-语言检索方法，解决模态不平衡问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 跨模态检索 模态不平衡 结构感知 知识蒸馏 多粒度匹配
📋 核心要点
- 现有跨模态检索方法在模态不平衡情况下表现欠佳，因为公共空间中的实例结构受到影响，导致相似性度量出现偏差。
- 论文提出一种重平衡跨模态匹配方法，通过学习保持结构的匹配表示，强调有意义的结构匹配。
- 实验结果表明，该方法在跨模态检索性能上优于现有方法，同时提升了单模态检索能力。
📝 摘要（中文）
视觉-语言检索旨在根据一种模态的查询，在另一种模态中搜索相似的实例。其主要目标是在潜在的公共空间中学习跨模态匹配表示。跨模态匹配的一个基本假设是模态平衡，即每种模态都包含足够的信息来表示其他模态。然而，噪声干扰和模态信息不足通常导致模态不平衡，这在实践中很常见。不平衡对检索性能的影响仍然是一个开放问题。本文首先证明，当存在不平衡模态时，最终的跨模态匹配通常对于跨模态检索而言是次优的。当面对不平衡模态时，公共空间中实例的结构会受到内在影响，这对跨模态相似性度量提出了挑战。为了解决这个问题，我们强调了保持有意义的结构匹配的重要性。因此，我们提出了一种简单而有效的方法，通过学习保持结构的匹配表示来重新平衡跨模态匹配。具体来说，我们设计了一种新颖的多粒度跨模态匹配，它将结构感知蒸馏与跨模态匹配损失结合在一起。跨模态匹配损失约束实例级别的匹配，而结构感知蒸馏通过开发的关系匹配进一步规范了学习到的匹配表示和模态内表示之间的几何一致性。在不同数据集上的大量实验证实了我们方法的卓越跨模态检索性能，同时与基线模型相比，增强了单模态检索能力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉-语言检索中由于模态不平衡导致的检索性能下降问题。现有方法通常假设模态之间是平衡的，忽略了噪声干扰和模态信息不足带来的影响，导致学习到的跨模态匹配表示无法准确反映实例之间的关系。
核心思路：论文的核心思路是通过学习结构保持的匹配表示来重新平衡跨模态匹配。这意味着不仅要关注实例级别的匹配，还要关注实例在公共空间中的结构关系，确保学习到的表示能够反映模态内的几何一致性。通过这种方式，可以减轻模态不平衡带来的影响，提高检索的准确性。
技术框架：整体框架包含多粒度跨模态匹配和结构感知蒸馏两个主要部分。首先，进行实例级别的跨模态匹配，学习初步的匹配表示。然后，通过结构感知蒸馏，利用模态内的关系信息来规范这些表示，使其更好地保持实例之间的结构关系。最终，利用学习到的结构保持的匹配表示进行跨模态检索。
关键创新：论文的关键创新在于引入了结构感知蒸馏来规范跨模态匹配表示的学习。与传统的跨模态匹配方法不同，该方法不仅关注实例级别的匹配，还关注实例在公共空间中的结构关系，从而更好地应对模态不平衡问题。
关键设计：论文设计了关系匹配损失函数，用于衡量学习到的匹配表示和模态内表示之间的几何一致性。具体来说，该损失函数鼓励相似的实例在匹配表示空间中也保持相似，反之亦然。此外，论文还采用了多粒度匹配策略，从不同层次上捕捉实例之间的关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了显著的性能提升。例如，在XXX数据集上，跨模态检索的准确率提高了X%，与现有最佳方法相比具有竞争力。此外，该方法还提升了单模态检索的性能，表明学习到的表示具有更好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像/视频检索、跨模态信息推荐、视觉问答等领域。通过提升在模态不平衡情况下的检索性能，可以改善用户在复杂场景下的搜索体验，例如在噪声环境下或信息不完整的条件下进行检索。未来，该方法可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如多模态情感分析、多模态事件检测等。
📄 摘要（原文）
Vision-language retrieval aims to search for similar instances in one modality based on queries from another modality. The primary objective is to learn cross-modal matching representations in a latent common space. Actually, the assumption underlying cross-modal matching is modal balance, where each modality contains sufficient information to represent the others. However, noise interference and modality insufficiency often lead to modal imbalance, making it a common phenomenon in practice. The impact of imbalance on retrieval performance remains an open question. In this paper, we first demonstrate that ultimate cross-modal matching is generally sub-optimal for cross-modal retrieval when imbalanced modalities exist. The structure of instances in the common space is inherently influenced when facing imbalanced modalities, posing a challenge to cross-modal similarity measurement. To address this issue, we emphasize the importance of meaningful structure-preserved matching. Accordingly, we propose a simple yet effective method to rebalance cross-modal matching by learning structure-preserved matching representations. Specifically, we design a novel multi-granularity cross-modal matching that incorporates structure-aware distillation alongside the cross-modal matching loss. While the cross-modal matching loss constraints instance-level matching, the structure-aware distillation further regularizes the geometric consistency between learned matching representations and intra-modal representations through the developed relational matching. Extensive experiments on different datasets affirm the superior cross-modal retrieval performance of our approach, simultaneously enhancing single-modal retrieval capabilities compared to the baseline models.