MOVE: A Mixture-of-Vision-Encoders Approach for Domain-Focused Vision-Language Processing

📄 arXiv: 2502.15381v1 📥 PDF

作者: Matvey Skripkin, Elizaveta Goncharova, Dmitrii Tarasov, Andrey Kuznetsov

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-21

备注: 10 pages, 6 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出MOVE：一种混合视觉编码器方法，用于领域聚焦的视觉-语言处理

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

关键词: 多模态学习 视觉语言处理 混合专家模型 视觉编码器 领域自适应

📋 核心要点

  1. 现有MLM方法依赖单一视觉编码器，无法充分利用各领域专用编码器的优势。
  2. MOVE通过混合多个预训练视觉编码器，自动路由输入到最合适的编码器。
  3. 实验表明，MOVE在多个基准测试中取得了有竞争力的性能，且无需图像切片。

📝 摘要（中文）

多模态语言模型（MLM）通过将视觉编码器与大型语言模型相结合来整合视觉和文本信息。现有方法通常依赖于单个预训练的视觉编码器，但实际上存在大量专门的编码器，可以提升模型在不同领域的性能。本文提出了MOVE（混合视觉编码器），一种简单而有效的方法，可以利用多个预训练的编码器来处理专门的多模态任务。MOVE能够自动将输入路由到最合适的候选编码器，例如Unichat、InternViT和Texify，从而提高在ChartQA、MMBench和MMMU等各种基准测试中的性能。实验结果表明，MOVE在不增加高分辨率图像切片复杂性的情况下，实现了具有竞争力的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态语言模型通常只使用单个预训练的视觉编码器，这限制了模型在特定领域的性能。不同的视觉编码器在不同的领域具有优势，例如，某些编码器擅长处理图表，而另一些编码器则擅长处理文本相关的图像。因此，如何有效地利用多个预训练的视觉编码器来提升多模态语言模型在特定领域的性能是一个关键问题。

核心思路：MOVE的核心思路是利用一个混合专家（Mixture of Experts, MoE）机制，根据输入图像的特征，自动选择最合适的视觉编码器进行处理。这样可以充分利用不同视觉编码器在不同领域的优势，从而提升模型的整体性能。这种方法避免了对所有图像都使用单一编码器的局限性。

技术框架：MOVE的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多个预训练的视觉编码器（例如Unichat、InternViT和Texify）；2) 一个路由网络，用于根据输入图像的特征，选择最合适的视觉编码器；3) 一个大型语言模型，用于接收视觉编码器的输出，并生成最终的文本输出。整个流程是，首先输入图像通过路由网络，路由网络决定使用哪个视觉编码器，然后选定的视觉编码器处理图像，最后将视觉编码器的输出输入到大型语言模型中。

关键创新：MOVE最重要的技术创新点在于其混合视觉编码器的架构和自动路由机制。与传统的单一视觉编码器方法相比，MOVE能够根据输入图像的特征，动态地选择最合适的视觉编码器，从而更好地适应不同领域的任务。这种方法可以充分利用不同视觉编码器的优势，提升模型的整体性能。

关键设计：MOVE的关键设计包括：1) 路由网络的结构和训练方法；2) 不同视觉编码器的选择和集成方式；3) 损失函数的设计，用于优化路由网络的性能。具体来说，路由网络可以使用一个简单的神经网络来实现，其输入是图像的特征向量，输出是每个视觉编码器的权重。损失函数可以设计为交叉熵损失，用于衡量路由网络的预测结果与真实标签之间的差异。此外，还可以使用一些正则化技术，防止路由网络过度拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MOVE在ChartQA、MMBench和MMMU等多个基准测试中取得了有竞争力的性能。实验结果表明，MOVE能够在不增加高分辨率图像切片复杂性的情况下，显著提升模型的准确性。例如，在ChartQA数据集上，MOVE的性能优于传统的单一视觉编码器方法。这些结果表明，MOVE是一种有效且实用的多模态学习方法。

🎯 应用场景

MOVE方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要处理视觉和文本信息的多模态任务，例如图表问答、视觉常识推理、视觉对话等。该方法可以提升模型在特定领域的性能，例如在医疗图像分析、金融图表分析等领域具有重要的应用价值。未来，MOVE可以进一步扩展到更多的领域和任务，例如自动驾驶、机器人等。

📄 摘要（原文）

Multimodal language models (MLMs) integrate visual and textual information by coupling a vision encoder with a large language model through the specific adapter. While existing approaches commonly rely on a single pre-trained vision encoder, there is a great variability of specialized encoders that can boost model's performance in distinct domains. In this work, we propose MOVE (Mixture of Vision Encoders) a simple yet effective approach to leverage multiple pre-trained encoders for specialized multimodal tasks. MOVE automatically routes inputs to the most appropriate encoder among candidates such as Unichat, InternViT, and Texify, thereby enhancing performance across a diverse set of benchmarks, including ChartQA, MMBench, and MMMU. Experimental results demonstrate that MOVE achieves competitive accuracy without incurring the complexities of image slicing for high-resolution images.