An analysis of vision-language models for fabric retrieval

📄 arXiv: 2507.04735v1 📥 PDF

作者: Francesco Giuliari, Asif Khan Pattan, Mohamed Lamine Mekhalfi, Fabio Poiesi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-07

备注: Accepted at Ital-IA 2025

💡 一句话要点

针对织物检索，提出基于多模态大语言模型自动标注的视觉语言模型零样本检索方案。

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

关键词: 视觉语言模型 跨模态检索 零样本学习 织物检索 多模态大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在织物检索等细粒度领域缺乏有效的跨模态检索能力，尤其是在缺乏标注数据的情况下。
  2. 论文提出一种基于多模态大语言模型（MLLMs）的自动标注流程，生成自由形式和结构化的文本描述，用于增强视觉语言模型的检索性能。
  3. 实验表明，结构化的属性描述显著提升了检索准确率，Meta 的 Perception Encoder 在视觉复杂的织物类别上表现最佳，但零样本检索仍具挑战。

📝 摘要（中文）

有效的跨模态检索对于信息检索和推荐系统等应用至关重要，尤其是在制造业等专业领域，产品信息通常包含视觉样本和文本描述。本文研究了视觉语言模型（VLMs）在织物样本上的零样本文本到图像检索的应用。针对公开数据集的缺乏，我们引入了一种自动标注流程，该流程使用多模态大型语言模型（MLLMs）生成两种类型的文本描述：自由形式的自然语言和结构化的基于属性的描述。我们生成这些描述来评估三种视觉语言模型的检索性能：CLIP、LAION-CLIP 和 Meta 的 Perception Encoder。实验表明，结构化的、富含属性的描述显著提高了检索准确率，特别是对于视觉上复杂的织物类别，Perception Encoder 由于其强大的特征对齐能力而优于其他模型。然而，零样本检索在这个细粒度领域仍然具有挑战性，突显了对领域自适应方法的需求。我们的研究结果强调了将技术文本描述与先进的 VLM 相结合以优化工业应用中的跨模态检索的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决织物图像检索中，缺乏高质量文本描述数据的问题。现有方法依赖人工标注，成本高昂且难以覆盖所有织物类型。此外，现有视觉语言模型在细粒度的织物检索任务中，零样本检索性能仍然不足，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLMs）的强大文本生成能力，自动生成织物图像的文本描述。通过生成自由形式的自然语言描述和结构化的属性描述，为视觉语言模型提供更丰富、更准确的文本信息，从而提升检索性能。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 收集织物图像数据集；2) 使用 MLLMs 自动生成两种类型的文本描述（自由形式和结构化）；3) 使用生成的文本描述，评估三种视觉语言模型（CLIP、LAION-CLIP 和 Meta's Perception Encoder）的零样本检索性能；4) 分析实验结果，探讨不同文本描述类型和视觉语言模型对检索性能的影响。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于 MLLMs 的自动标注流程，用于生成织物图像的文本描述。与传统的人工标注方法相比，该方法能够显著降低标注成本，并生成更丰富、更结构化的文本信息。此外，论文还对比分析了不同视觉语言模型在织物检索任务中的性能，为选择合适的模型提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用特定的 MLLM 提示工程，引导模型生成高质量的文本描述；2) 设计结构化的属性描述模板，包含织物的颜色、材质、纹理等关键属性；3) 使用标准的文本到图像检索指标（如 Recall@K）评估检索性能；4) 对比分析不同文本描述类型（自由形式 vs. 结构化）和不同视觉语言模型对检索性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结构化的属性描述显著提高了检索准确率，尤其是在视觉复杂的织物类别上。Meta 的 Perception Encoder 在所有模型中表现最佳，这归功于其强大的特征对齐能力。尽管如此，零样本检索仍然面临挑战，表明需要针对特定领域进行模型优化和数据增强。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商、纺织品制造等领域。在电商领域，可以提升用户通过文本描述搜索特定织物产品的准确性。在纺织品制造领域，可以帮助设计师快速检索相似的织物样本，加速产品开发流程。未来，该技术有望扩展到其他细粒度图像检索任务，例如材料科学、艺术品检索等。

📄 摘要（原文）

Effective cross-modal retrieval is essential for applications like information retrieval and recommendation systems, particularly in specialized domains such as manufacturing, where product information often consists of visual samples paired with a textual description. This paper investigates the use of Vision Language Models(VLMs) for zero-shot text-to-image retrieval on fabric samples. We address the lack of publicly available datasets by introducing an automated annotation pipeline that uses Multimodal Large Language Models (MLLMs) to generate two types of textual descriptions: freeform natural language and structured attribute-based descriptions. We produce these descriptions to evaluate retrieval performance across three Vision-Language Models: CLIP, LAION-CLIP, and Meta's Perception Encoder. Our experiments demonstrate that structured, attribute-rich descriptions significantly enhance retrieval accuracy, particularly for visually complex fabric classes, with the Perception Encoder outperforming other models due to its robust feature alignment capabilities. However, zero-shot retrieval remains challenging in this fine-grained domain, underscoring the need for domain-adapted approaches. Our findings highlight the importance of combining technical textual descriptions with advanced VLMs to optimize cross-modal retrieval in industrial applications.