Beyond General Prompts: Automated Prompt Refinement using Contrastive Class Alignment Scores for Disambiguating Objects in Vision-Language Models

📄 arXiv: 2505.09139v1 📥 PDF

作者: Lucas Choi, Ross Greer

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-14

💡 一句话要点

提出基于对比类对齐分数的自动提示优化方法，提升视觉-语言模型的目标检测精度。

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

关键词: 视觉-语言模型 目标检测 提示工程 对比学习 自动提示优化

📋 核心要点

  1. 视觉-语言模型的目标检测性能受提示语 phrasing 影响大，缺乏有效优化方法。
  2. 利用大型语言模型生成候选提示，并使用对比类对齐分数（CCAS）自动筛选高质量提示。
  3. 实验表明，该方法无需额外训练数据或模型调整，即可有效提升目标检测精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自动提示优化方法，用于提升视觉-语言模型（VLM）的目标检测性能。该方法利用一种新颖的度量标准，即对比类对齐分数（CCAS），根据提示与目标对象类的语义对齐程度对提示进行排序，同时惩罚与混淆类的相似性。该方法首先通过大型语言模型生成多样化的提示候选，然后通过CCAS进行过滤，CCAS使用句子转换器的提示嵌入计算。在具有挑战性的对象类别上评估表明，自动选择高精度提示可以提高目标检测精度，而无需额外的模型训练或标注数据。这种可扩展且模型无关的流程为基于VLM的检测系统提供了一种有原则的替代方案，以取代手动提示工程。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言模型在目标检测中依赖自然语言提示，但提示的措辞对性能影响很大。手动调整提示既耗时又缺乏系统性。现有方法难以自动生成和选择既能准确描述目标对象，又能有效区分易混淆对象的高质量提示。

核心思路：核心在于设计一种能够自动评估和筛选提示质量的指标。通过对比目标类别和混淆类别，计算提示与它们的语义对齐程度，从而选择最能区分目标对象的提示。这种方法避免了手动调整提示的繁琐过程，并能有效提高检测精度。

技术框架：该方法包含以下几个主要步骤：1) 使用大型语言模型生成多样化的提示候选；2) 使用句子转换器（Sentence Transformer）将提示转换为嵌入向量；3) 计算每个提示的对比类对齐分数（CCAS），该分数衡量提示与目标类别的对齐程度，并惩罚与混淆类别的相似性；4) 根据CCAS对提示进行排序，选择得分最高的提示用于目标检测。

关键创新：关键创新在于提出了对比类对齐分数（CCAS）。CCAS不仅考虑了提示与目标类别的语义相似性，还考虑了提示与易混淆类别的相似性，从而能够更准确地评估提示的质量。这种对比学习的思想使得模型能够选择更具区分性的提示，从而提高目标检测的准确率。

关键设计：CCAS的计算公式是核心。具体来说，CCAS定义为目标类别嵌入和提示嵌入的余弦相似度，减去混淆类别嵌入和提示嵌入的余弦相似度的加权平均。权重可以根据混淆类别的重要性进行调整。句子转换器可以使用预训练模型，例如BERT或RoBERTa。提示生成可以使用各种prompting策略，例如使用不同的模板或关键词。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个具有挑战性的对象类别上显著提高了目标检测的准确率。与使用通用提示相比，自动选择的高精度提示能够带来显著的性能提升，且无需额外的模型训练或标注数据。该方法具有良好的可扩展性和模型无关性，可以方便地应用于不同的VLM和数据集。

🎯 应用场景

该方法可广泛应用于各种基于视觉-语言模型的目标检测任务中，尤其适用于类别定义模糊或易混淆的场景。例如，在自动驾驶中区分不同类型的交通标志，或在医疗影像分析中识别细微的病灶。该方法降低了对人工提示工程的依赖，提高了VLM在实际应用中的可用性和效率。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) offer flexible object detection through natural language prompts but suffer from performance variability depending on prompt phrasing. In this paper, we introduce a method for automated prompt refinement using a novel metric called the Contrastive Class Alignment Score (CCAS), which ranks prompts based on their semantic alignment with a target object class while penalizing similarity to confounding classes. Our method generates diverse prompt candidates via a large language model and filters them through CCAS, computed using prompt embeddings from a sentence transformer. We evaluate our approach on challenging object categories, demonstrating that our automatic selection of high-precision prompts improves object detection accuracy without the need for additional model training or labeled data. This scalable and model-agnostic pipeline offers a principled alternative to manual prompt engineering for VLM-based detection systems.