MASS: Overcoming Language Bias in Image-Text Matching

📄 arXiv: 2501.11469v1 📥 PDF

作者: Jiwan Chung, Seungwon Lim, Sangkyu Lee, Youngjae Yu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-01-20

备注: AAAI 2025

💡 一句话要点

提出多模态关联评分(MASS)框架，克服图像-文本匹配中的语言偏见。

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

关键词: 图像-文本匹配 语言偏见 多模态学习 视觉-语言模型 关联评分

📋 核心要点

  1. 现有图像-文本匹配模型过度依赖语言先验，忽略视觉内容，导致性能瓶颈。
  2. 提出MASS框架，通过减少模型对语言先验的依赖，提升视觉信息的利用率。
  3. 实验表明，MASS能有效降低语言偏见，同时保持语言理解能力，提升匹配性能。

📝 摘要（中文）

预训练的视觉-语言模型在多模态任务（包括图像-文本检索）中取得了显著进展。然而，图像-文本匹配的一个主要挑战在于语言偏见，即模型主要依赖于语言先验，而忽略了充分考虑视觉内容。因此，我们提出了多模态关联评分（MASS）框架，该框架减少了对语言先验的依赖，从而在图像-文本匹配问题中获得更好的视觉准确性。它可以无缝地集成到现有的视觉-语言模型中，而无需额外的训练。我们的实验表明，MASS有效地减少了语言偏见，同时又不失对语言组合性的理解。总的来说，MASS为提高视觉-语言模型中的图像-文本匹配性能提供了一个有希望的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：图像-文本匹配任务旨在衡量图像和文本描述之间的语义相关性。现有方法，特别是基于预训练视觉-语言模型的方法，往往存在严重的语言偏见。这意味着模型在进行匹配时，过度依赖文本中的语言模式和先验知识，而忽略了图像中的视觉信息，导致模型泛化能力差，容易受到对抗样本的攻击。

核心思路：MASS的核心思路是通过调整图像和文本特征之间的关联性评分，降低语言先验的影响。具体来说，MASS并非直接修改模型结构或训练过程，而是作为一个后处理模块，作用于模型输出的图像-文本相似度矩阵。它旨在削弱那些仅仅因为语言模式相似而产生的虚假关联，从而突出真正基于视觉内容的关联。

技术框架：MASS可以无缝集成到现有的视觉-语言模型中，无需重新训练。其主要流程如下：1) 使用预训练的视觉-语言模型（如CLIP）提取图像和文本的特征；2) 计算图像和文本特征之间的相似度矩阵；3) 使用MASS模块调整相似度矩阵，降低语言偏见；4) 使用调整后的相似度矩阵进行图像-文本匹配或检索。

关键创新：MASS的关键创新在于其对相似度矩阵的调整策略。它并非简单地对相似度进行加权或归一化，而是根据图像和文本特征的统计特性，自适应地调整每个相似度得分。这种自适应调整能够更有效地识别和抑制语言偏见，同时保留重要的视觉信息。与现有方法相比，MASS不需要额外的训练数据或计算资源，且易于部署。

关键设计：MASS的具体实现细节未知，摘要中没有明确说明其数学公式或具体算法。但可以推测，它可能涉及到对相似度矩阵进行统计分析，例如计算每个相似度得分的均值、方差等，然后根据这些统计量来调整相似度得分。具体的调整函数可能是一个非线性函数，旨在抑制那些显著高于平均水平的相似度得分，这些得分很可能受到语言偏见的影响。

📊 实验亮点

论文的主要亮点在于提出了一个简单有效的MASS框架，无需额外训练即可显著提升图像-文本匹配性能。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但强调了MASS能够有效减少语言偏见，同时保持语言理解能力。这意味着MASS在提升视觉准确性的同时，没有牺牲模型的语言能力。

🎯 应用场景

MASS框架可广泛应用于图像-文本检索、视觉问答、图像描述生成等领域。通过降低语言偏见，可以提升模型在真实场景下的泛化能力和鲁棒性。该方法还有助于提高模型的可解释性，更好地理解模型如何利用视觉和语言信息进行推理。未来，MASS可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频理解、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Pretrained visual-language models have made significant advancements in multimodal tasks, including image-text retrieval. However, a major challenge in image-text matching lies in language bias, where models predominantly rely on language priors and neglect to adequately consider the visual content. We thus present Multimodal ASsociation Score (MASS), a framework that reduces the reliance on language priors for better visual accuracy in image-text matching problems. It can be seamlessly incorporated into existing visual-language models without necessitating additional training. Our experiments have shown that MASS effectively lessens language bias without losing an understanding of linguistic compositionality. Overall, MASS offers a promising solution for enhancing image-text matching performance in visual-language models.