From Local Details to Global Context: Advancing Vision-Language Models with Attention-Based Selection

📄 arXiv: 2505.13233v1 📥 PDF

作者: Lincan Cai, Jingxuan Kang, Shuang Li, Wenxuan Ma, Binhui Xie, Zhida Qin, Jian Liang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出注意力引导选择方法以提升视觉语言模型性能

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

关键词: 视觉语言模型 注意力机制 特征选择 零-shot学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在处理细粒度类描述时，随机增强方法可能导致模型过度关注局部细节，影响整体语义理解。
  2. 本文提出的ABS方法通过注意力引导裁剪，结合特征选择，旨在从局部细节中提取全球上下文信息。
  3. 实验结果表明，ABS在零-shot分类和分布外泛化任务上表现优异，超越了现有的基线方法，且无需额外训练。

📝 摘要（中文）

预训练的视觉语言模型（VLMs），如CLIP，在下游任务中展现出令人印象深刻的零-shot能力。以往研究强调视觉增强技术（如随机裁剪）在与大型语言模型（LLMs）生成的细粒度类描述对齐中的重要性，显著提升了零-shot性能。然而，这些增强的随机性可能引入背景伪影，并导致模型过于关注局部细节，从而妨碍全球语义理解。为了解决这些问题，本文提出了一种基于注意力的选择（ABS）方法，通过在原始图像和特征空间中应用注意力引导裁剪，补充全球语义信息。此外，我们引入了一种软匹配技术，以有效过滤LLM描述以实现更好的对齐。ABS在分布外泛化和零-shot分类任务上达到了最先进的性能，且无需训练，甚至与少量样本和测试时适应方法相媲美。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型在处理细粒度类描述时，由于随机增强方法引入的背景伪影和局部细节过度关注的问题，导致全球语义理解受损。

核心思路：提出的ABS方法通过注意力引导裁剪，旨在从局部细节中提取全球上下文信息，同时结合特征选择来增强模型的语义理解能力。

技术框架：ABS方法的整体架构包括两个主要模块：注意力引导裁剪模块和特征选择模块。前者在原始图像和特征空间中应用注意力机制，后者则通过软匹配技术优化与LLM描述的对齐。

关键创新：ABS方法的核心创新在于其训练自由性和高效性，能够在不进行额外训练的情况下，达到与少量样本和测试时适应方法相媲美的性能。

关键设计：在技术细节上，ABS方法采用了特定的注意力机制和软匹配策略，以确保特征选择的有效性和准确性，从而提升模型的整体性能。具体参数设置和损失函数的设计在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，ABS方法在零-shot分类和分布外泛化任务上达到了最先进的性能，超越了现有的基线方法，具体提升幅度达到X%（具体数据需查阅原文），且无需额外训练，展现出极高的效率和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像识别、自然语言处理和多模态学习等。通过提升视觉语言模型的性能，ABS方法可广泛应用于智能搜索、自动标注、内容生成等实际场景，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Pretrained vision-language models (VLMs), e.g., CLIP, demonstrate impressive zero-shot capabilities on downstream tasks. Prior research highlights the crucial role of visual augmentation techniques, like random cropping, in alignment with fine-grained class descriptions generated by large language models (LLMs), significantly enhancing zero-shot performance by incorporating multi-view information. However, the inherent randomness of these augmentations can inevitably introduce background artifacts and cause models to overly focus on local details, compromising global semantic understanding. To address these issues, we propose an \textbf{A}ttention-\textbf{B}ased \textbf{S}election (\textbf{ABS}) method from local details to global context, which applies attention-guided cropping in both raw images and feature space, supplement global semantic information through strategic feature selection. Additionally, we introduce a soft matching technique to effectively filter LLM descriptions for better alignment. \textbf{ABS} achieves state-of-the-art performance on out-of-distribution generalization and zero-shot classification tasks. Notably, \textbf{ABS} is training-free and even rivals few-shot and test-time adaptation methods. Our code is available at \href{https://github.com/BIT-DA/ABS}{\textcolor{darkgreen}{https://github.com/BIT-DA/ABS}}.