Separated Inter/Intra-Modal Fusion Prompts for Compositional Zero-Shot Learning

📄 arXiv: 2501.17171v1 📥 PDF

作者: Sua Jung

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, eess.IV

发布日期: 2025-01-22

备注: AIAP 2025

期刊: Published at AIAP 2025

💡 一句话要点

提出分离的模间/内融合提示学习方法，用于组合零样本学习

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

关键词: 组合零样本学习 提示学习 模态融合 视觉-语言模型 场景理解

📋 核心要点

  1. 现有CZSL方法难以准确识别细微语义差异以及状态与对象的组合。
  2. 该论文提出一种分离的模间/内融合提示学习方法，提升属性识别性能。
  3. 该方法利用多样化的提示学习和模间/内融合合成器，增强场景理解能力。

📝 摘要（中文）

组合零样本学习(CZSL)旨在识别训练期间已知和未知概念的细微语义差异或状态与对象的组合。现有方法主要集中在提示配置或使用提示来调整预训练的视觉-语言模型。然而，这些方法在准确识别细微的语义差异或将状态与对象组合方面面临挑战。为了共同消除上述问题并构建一种高效且有效的CZSL技术，我们提出了一种通过利用具有模间/内融合合成器的多样化提示学习来提高属性识别性能的方法，该方法适用于涉及细微语义差异和多个对象的场景理解。

🔬 方法详解

问题定义：组合零样本学习（CZSL）旨在识别已知和未知概念组合产生的细微语义差异。现有方法，如侧重于提示工程或微调预训练视觉-语言模型，在处理复杂场景，特别是准确区分细微语义差异和组合状态与对象时表现不足。这些方法无法有效捕捉模态间的复杂关系，导致识别精度下降。

核心思路：该论文的核心思路是利用分离的模间（Inter-Modal）和模内（Intra-Modal）融合提示学习，更有效地捕捉视觉和语言模态之间的关系。通过分别处理模态内部和模态之间的信息交互，可以更精细地理解场景中的语义信息，从而提升属性识别的准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 提示生成模块：生成多样化的提示，用于引导视觉-语言模型学习；2) 模内融合模块：在各自模态内部进行信息融合，例如，利用自注意力机制捕捉图像内部不同区域之间的关系；3) 模间融合模块：将视觉和语言模态的信息进行融合，学习模态之间的对应关系；4) 预测模块：基于融合后的特征进行属性预测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于分离的模间/内融合机制。传统方法通常直接融合视觉和语言特征，忽略了模态内部信息的重要性。通过先进行模态内部的精细化处理，再进行模态间的融合，可以更有效地提取和利用信息，从而提高识别精度。

关键设计：关键设计包括：1) 多样化提示生成策略，用于覆盖更广泛的语义空间；2) 基于Transformer的模内融合模块，利用自注意力机制捕捉模态内部的依赖关系；3) 基于互注意力机制的模间融合模块，学习视觉和语言特征之间的对应关系；4) 损失函数的设计，例如，采用对比学习损失，鼓励相似样本的特征表示更接近，不同样本的特征表示更远离。

📊 实验亮点

该论文提出了一种新的组合零样本学习方法，通过分离的模间/内融合提示学习，有效提升了属性识别的准确性。具体性能数据未知，但摘要表明该方法旨在解决现有方法在处理细微语义差异和组合状态与对象方面的不足，并构建一种高效且有效的CZSL技术。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、图像检索、机器人导航等领域。例如，在智能监控中，可以识别复杂场景中的异常行为；在图像检索中，可以根据组合的文本描述检索图像；在机器人导航中，可以理解人类指令并执行相应的动作。该研究有助于提升人工智能系统在复杂环境下的理解和推理能力。

📄 摘要（原文）

Compositional Zero-Shot Learning (CZSL) aims to recognize subtle differences in meaning or the combination of states and objects through the use of known and unknown concepts during training. Existing methods either focused on prompt configuration or on using prompts to tune the pre-trained Vision-Language model. However, these methods faced challenges in accurately identifying subtle differences in meaning or combining states with objects. To jointly eradicate the above issues and construct an efficient and effective CZSL technique, we suggest a method to improve attribute recognition performance by utilizing diverse Prompt Learning with an Inter/Intra-Modality Fusion Synthesizer in scene understanding involving subtle semantic differences and multiple objects.