Using Knowledge Graphs to harvest datasets for efficient CLIP model training

📄 arXiv: 2505.02746v3 📥 PDF

作者: Simon Ging, Sebastian Walter, Jelena Bratulić, Johannes Dienert, Hannah Bast, Thomas Brox

分类: cs.CV, cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-09-30)

备注: Accepted for oral presentation at GCPR 2025 (German Conference on Pattern Recognition). This is the version submitted to the conference, not the official conference proceedings

💡 一句话要点

利用知识图谱高效收集数据集以训练CLIP模型

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

关键词: 知识图谱 CLIP模型 数据集收集 生物体识别 模型训练 智能搜索策略 EntityNet

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP模型训练需要大量数据，导致领域特定模型开发受限，尤其是在特定领域的应用中。
  2. 论文提出通过结合知识图谱的智能网络搜索策略，显著减少训练所需的数据量，提升训练效率。
  3. 实验结果表明，仅用1000万张图像即可训练出高质量的生物体CLIP模型，并引入EntityNet数据集加速训练过程。

📝 摘要（中文）

高质量CLIP模型的训练通常需要庞大的数据集，这限制了领域特定模型的开发，尤其是在一些大型CLIP模型覆盖不佳的领域，并且增加了训练成本。本文展示了通过智能网络搜索策略结合知识图谱，可以用显著更少的数据从零开始训练出强大的CLIP模型。我们证明，仅用1000万张图像即可构建出针对生物体的专家基础模型。此外，我们引入了EntityNet数据集，包含3300万张图像和4600万条文本描述，显著缩短了通用CLIP模型的训练时间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高质量CLIP模型训练所需的数据量庞大这一问题，现有方法在特定领域的应用受限，且训练成本高昂。

核心思路：通过结合知识图谱的智能网络搜索策略，论文提出了一种新方法，能够在数据量显著减少的情况下，依然训练出有效的CLIP模型。

技术框架：整体架构包括数据收集、知识图谱构建、模型训练三个主要模块。首先，通过知识图谱优化网络搜索，收集相关数据；其次，利用收集的数据进行模型训练。

关键创新：最重要的创新在于引入知识图谱来优化数据收集过程，使得训练所需的数据量大幅减少，且能够针对特定领域进行优化。

关键设计：在数据收集阶段，采用了特定的搜索策略以确保数据的多样性和相关性；在模型训练中，使用了适应性损失函数以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，利用仅1000万张图像成功训练出针对生物体的CLIP模型，性能与传统方法相当。此外，EntityNet数据集的引入使得通用CLIP模型的训练时间显著缩短，提升了训练效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括生物识别、医学影像分析和环境监测等。通过减少训练数据的需求，研究可以降低模型开发的成本和时间，促进科学研究和技术应用的进步，尤其是在数据稀缺的领域。未来，该方法可能推动更多领域特定模型的快速开发。

📄 摘要（原文）

Training high-quality CLIP models typically requires enormous datasets, which limits the development of domain-specific models -- especially in areas that even the largest CLIP models do not cover well -- and drives up training costs. This poses challenges for scientific research that needs fine-grained control over the training procedure of CLIP models. In this work, we show that by employing smart web search strategies enhanced with knowledge graphs, a robust CLIP model can be trained from scratch with considerably less data. Specifically, we demonstrate that an expert foundation model for living organisms can be built using just 10M images. Moreover, we introduce EntityNet, a dataset comprising 33M images paired with 46M text descriptions, which enables the training of a generic CLIP model in significantly reduced time.