Batch Augmentation with Unimodal Fine-tuning for Multimodal Learning

📄 arXiv: 2505.06592v1 📥 PDF

作者: H M Dipu Kabir, Subrota Kumar Mondal, Mohammad Ali Moni

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-10

💡 一句话要点

提出基于单模态微调的批量增强方法，用于多模态学习，提升超声图像胎儿器官检测性能。

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

关键词: 多模态学习 批量增强 单模态微调 医学图像分析 胎儿器官检测

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态学习中，难以有效利用单模态数据的信息，导致模型泛化能力不足，尤其是在医学图像分析等领域。
  2. 该论文提出一种基于单模态微调的批量增强方法，通过预训练和批量增强，更好地利用单模态数据，提升多模态模型的性能。
  3. 实验结果表明，该方法在FPU23超声和UPMC Food-101数据集上表现良好，在UPMC Food-101数据集上取得了接近SOTA的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于单模态微调的批量增强方法，用于从超声图像和相关的临床文本信息中检测胎儿器官。我们还建议在多模态训练之前，使用相关的医学数据预训练初始层。首先，我们对数据集的单模态图像部分应用迁移初始化和批量增强。这一步调整了医学数据的初始层权重。然后，我们将具有微调初始层的神经网络（NNs）应用于图像，在批量中进行批量增强以获得特征。我们还从图像的描述中提取信息。我们将这些信息与从图像中获得的特征相结合，以训练头部层。我们编写了一个数据加载器脚本来加载多模态数据，并使用现有的单模态图像增强技术以及批量增强来处理多模态数据。数据加载器为每个批次带来一个新的随机增强，以获得良好的泛化能力。我们研究了FPU23超声和UPMC Food-101多模态数据集。采用所提出的训练方法的多模态大型语言模型（LLM）在所研究的方法中提供了最佳结果。我们在UPMC Food-101数据集上获得了接近最先进（SOTA）的性能。我们在github.com/dipuk0506/multimodal分享了所提出的方法和传统方法的脚本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态学习中，如何有效融合图像和文本信息，以提升胎儿器官检测的准确性。现有方法可能无法充分利用单模态数据的信息，或者在多模态融合时存在信息损失，导致模型泛化能力受限。尤其是在医学图像领域，数据量通常较小，模型训练更具挑战性。

核心思路：论文的核心思路是利用单模态数据进行预训练和批量增强，从而提升多模态模型的性能。通过单模态预训练，模型可以学习到图像数据的基本特征，为后续的多模态融合奠定基础。批量增强则可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 使用单模态图像数据进行预训练，微调初始层权重；2) 对图像数据进行批量增强，提取图像特征；3) 从文本描述中提取信息；4) 将图像特征和文本信息融合，训练头部层。数据加载器负责加载多模态数据，并为每个批次生成新的随机增强。

关键创新：该方法的主要创新在于将单模态微调和批量增强相结合，用于多模态学习。这种方法可以有效地利用单模态数据的信息，并提高模型的泛化能力。此外，针对医学图像数据量小的特点，预训练策略可以帮助模型更快地收敛。

关键设计：论文使用神经网络（NNs）提取图像特征，并结合文本信息进行训练。具体的网络结构和损失函数未知。批量增强的具体方法未知，但强调了为每个批次生成新的随机增强，以增加数据的多样性。预训练阶段使用了迁移学习的思想，利用单模态图像数据微调初始层权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在UPMC Food-101数据集上取得了接近最先进（SOTA）的性能，表明了该方法的有效性。通过单模态微调和批量增强，模型能够更好地利用多模态数据的信息，从而提升了性能。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医学图像分析领域，例如胎儿器官检测、疾病诊断等。通过融合图像和文本信息，可以提高诊断的准确性和效率。此外，该方法也可以推广到其他多模态学习任务中，例如图像描述生成、视频理解等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper proposes batch augmentation with unimodal fine-tuning to detect the fetus's organs from ultrasound images and associated clinical textual information. We also prescribe pre-training initial layers with investigated medical data before the multimodal training. At first, we apply a transferred initialization with the unimodal image portion of the dataset with batch augmentation. This step adjusts the initial layer weights for medical data. Then, we apply neural networks (NNs) with fine-tuned initial layers to images in batches with batch augmentation to obtain features. We also extract information from descriptions of images. We combine this information with features obtained from images to train the head layer. We write a dataloader script to load the multimodal data and use existing unimodal image augmentation techniques with batch augmentation for the multimodal data. The dataloader brings a new random augmentation for each batch to get a good generalization. We investigate the FPU23 ultrasound and UPMC Food-101 multimodal datasets. The multimodal large language model (LLM) with the proposed training provides the best results among the investigated methods. We receive near state-of-the-art (SOTA) performance on the UPMC Food-101 dataset. We share the scripts of the proposed method with traditional counterparts at the following repository: github.com/dipuk0506/multimodal