PixFoundation: Are We Heading in the Right Direction with Pixel-level Vision Foundation Models?

📄 arXiv: 2502.04192v3 📥 PDF

作者: Mennatullah Siam

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-06-02)

备注: Under Review

💡 一句话要点

PixFoundation：揭示像素级视觉基础模型在视觉问答和定位能力上的局限性，并探索无像素级监督的MLLM的潜力。

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

关键词: 多模态学习 视觉问答 像素级理解 定位 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有像素级多模态大语言模型（MLLM）在视觉问答（VQA）和定位任务中表现出意外的弱点，甚至不如未经过像素级监督训练的模型。
  2. 论文提出PixFoundation，一种简单有效的基线方法，用于从MLLM中提取定位信息，并将其插入到其他MLLM中，提升其性能。
  3. 通过提出的新基准测试，论文分析了MLLM在没有像素级监督的情况下产生定位能力的原因，发现定位能力与对象部分、位置、外观等因素相关。

📝 摘要（中文）

多项工作致力于推动多模态大型语言模型（MLLM）在像素级理解方面的能力。当前像素级MLLM的趋势是利用大规模标注数据和专门的分割解码器进行训练，以实现像素级定位监督。然而，我们在最新的、具有挑战性的视觉中心基准测试中发现，这些MLLM在视觉问答（VQA）方面表现出较弱的能力。令人惊讶的是，某些方法甚至降低了从未接受过此类像素级监督的MLLM的定位能力。为此，我们提出了两个新颖的、具有挑战性的基准，用于VQA和定位的配对评估。结果表明，没有像素级定位监督的MLLM可以在这些任务中优于当前最先进的方法。我们的配对基准和评估能够对VQA和/或定位失败的原因进行额外分析。此外，我们提出了简单的基线方法来提取定位信息，可以将其插入到任何MLLM中，我们称之为PixFoundation。更重要的是，我们研究了“在没有像素级定位监督的情况下，MLLM何时会出现定位能力？”这一研究问题。结果表明，定位能力可能与对象部分、其位置、外观、上下文或状态同时出现，在两个基准测试中，27-45%的例子都表现出这种现象。我们的代码和数据集将公开提供，部分内容在补充材料中。

🔬 方法详解

问题定义：现有像素级多模态大语言模型（MLLM）虽然在像素级别进行了 grounding 训练，但在视觉问答（VQA）和定位任务中表现不佳，甚至不如未经过像素级监督训练的模型。这表明当前的训练方法可能存在问题，导致模型过度拟合训练数据，泛化能力不足。现有方法缺乏对模型失败原因的深入分析，也缺乏有效的基线方法来提升模型的性能。

核心思路：论文的核心思路是质疑当前像素级 MLLM 的训练范式，并探索在没有像素级监督的情况下，MLLM 如何以及何时能够涌现出 grounding 能力。通过构建新的评估基准，深入分析模型失败的原因，并提出简单的基线方法 PixFoundation 来提升模型的性能。

技术框架：论文主要包含以下几个部分：1）构建新的评估基准，包含 VQA 和 grounding 的配对评估；2）提出 PixFoundation，一种简单的基线方法，用于从 MLLM 中提取 grounding 信息；3）分析 MLLM 在没有像素级监督的情况下产生 grounding 能力的原因。PixFoundation 的具体实现细节未知，但其核心思想是利用 MLLM 自身的知识来推断图像中对象的位置和属性。

关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了新的评估基准，能够更全面地评估 MLLM 在 VQA 和 grounding 方面的能力；2）提出了 PixFoundation，一种简单有效的基线方法，能够提升 MLLM 的性能；3）深入分析了 MLLM 在没有像素级监督的情况下产生 grounding 能力的原因，为未来的研究提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计在于评估基准的设计，该基准包含 VQA 和 grounding 的配对评估，能够更全面地评估模型的性能。此外，PixFoundation 的具体实现细节未知，但其核心思想是利用 MLLM 自身的知识来推断图像中对象的位置和属性。论文还对 MLLM 在没有像素级监督的情况下产生 grounding 能力的原因进行了深入分析，并提出了相关的假设。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的新基准测试表明，没有像素级定位监督的MLLM可以在VQA和定位任务中优于当前最先进的方法。研究发现，定位能力可能与对象部分、其位置、外观、上下文或状态同时出现，在两个基准测试中，27-45%的例子都表现出这种现象。这些发现挑战了当前像素级MLLM的训练范式，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多模态大语言模型在视觉问答、图像理解和机器人导航等领域的性能。通过更好地理解模型如何从图像中提取信息并进行推理，可以开发出更智能、更可靠的AI系统，应用于自动驾驶、智能家居、医疗诊断等场景。

📄 摘要（原文）

Multiple works have emerged to push the boundaries on multi-modal large language models (MLLMs) towards pixel-level understanding. The current trend in pixel-level MLLMs is to train with pixel-level grounding supervision on large-scale labelled data with specialized decoders for the segmentation task. However, we show that such MLLMs when evaluated on recent challenging vision-centric benchmarks, exhibit a weak ability in visual question answering (VQA). Surprisingly, some of these methods even downgrade the grounding ability of MLLMs that were never trained with such pixel-level supervision. In this work, we propose two novel challenging benchmarks with paired evaluation for both VQA and grounding. We show that MLLMs without pixel-level grounding supervision can outperform the state of the art in such tasks. Our paired benchmarks and evaluation enable additional analysis on the reasons for failure with respect to VQA and/or grounding. Furthermore, we propose simple baselines to extract the grounding information that can be plugged into any MLLM, which we call PixFoundation. More importantly, we study the research question of "When does grounding emerge in MLLMs that are not trained with pixel-level grounding supervision?" We show that grounding can coincide with object parts, its location, appearance, context or state, where we show 27-45% of the examples in both benchmarks exhibit this phenomenon. Our code and datasets will be made publicly available and some are in the supplemental.