VISTA: A Visual Analytics Framework to Enhance Foundation Model-Generated Data Labels
作者: Xiwei Xuan, Xiaoqi Wang, Wenbin He, Jorge Piazentin Ono, Liang Gou, Kwan-Liu Ma, Liu Ren
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-11
备注: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (2025)
DOI: 10.1109/TVCG.2025.3535896
💡 一句话要点
VISTA：一个视觉分析框架，用于提升基础模型生成的数据标签质量
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉分析 数据标注 基础模型 开放词汇图像分割 多模态学习
📋 核心要点
- 现有方法在开放词汇图像分割任务中，对基础模型生成标签的质量验证不足，难以发现和纠正隐藏问题。
- VISTA框架结合多阶段数据验证策略与人类专业知识，帮助用户识别、理解和纠正基础模型生成标签中的问题。
- 通过在基准数据集上的实验和专家评估，VISTA在提升数据质量和模型性能方面表现出有效性。
📝 摘要（中文）
多模态基础模型（FMs）的进步，例如CLIP和LLaVA，促进了大规模数据集的自动标注，从而提升了模型在开放词汇对象检测和分割等具有挑战性的下游任务中的性能。然而，由于现有方法更侧重于数据数量而非质量，因此对FM生成标签的质量研究较少。在实践中，验证大量没有ground truth的数据提出了相当大的挑战。现有方法通常依赖于有限的指标来识别有问题的数据，缺乏全面的视角，或者仅对一小部分数据应用人工验证，无法解决潜在问题的全部范围。为了克服这些挑战，我们引入了VISTA，一个视觉分析框架，通过提高数据质量来增强多模态模型的性能。针对复杂且要求苛刻的开放词汇图像分割领域，VISTA集成了多阶段数据验证策略与人类专业知识，使人们能够识别、理解和纠正FM生成标签中隐藏的问题。通过在两个基准数据集上的详细用例和专家评审，我们从定量和定性的角度证明了VISTA的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态基础模型自动标注大规模数据集时，生成标签质量难以保证的问题。现有方法要么依赖有限的指标，缺乏全局视角，要么仅人工验证少量数据，无法有效识别和纠正所有潜在问题，尤其是在开放词汇图像分割等复杂任务中。
核心思路：论文的核心思路是构建一个视觉分析框架，将多阶段数据验证策略与人类专业知识相结合。通过可视化和交互式工具，帮助用户深入理解数据标签的质量问题，并进行有效的修正，从而提升数据质量和下游任务的模型性能。
技术框架：VISTA框架包含多个阶段，首先利用基础模型自动生成标签，然后通过一系列数据验证策略，包括统计分析、可视化展示等，识别潜在的问题数据。接着，用户利用交互式界面，结合领域知识，对问题数据进行修正。最后，利用修正后的数据重新训练模型，提升性能。
关键创新：VISTA的关键创新在于将视觉分析技术引入到基础模型生成标签的质量评估和修正流程中。通过提供多维度的可视化信息和交互式工具，使得用户能够更有效地发现和解决数据标签中的问题，从而提升数据质量。
关键设计：VISTA框架的关键设计包括：1) 多种数据验证策略，例如基于统计指标的异常检测、基于可视化相似性的聚类分析等；2) 交互式可视化界面，允许用户浏览数据、查看标签、进行修正；3) 与现有基础模型的兼容性，可以方便地集成到现有的自动标注流程中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在两个基准数据集上的实验，证明了VISTA框架的有效性。实验结果表明，使用VISTA修正后的数据训练的模型，在开放词汇图像分割任务中取得了显著的性能提升。专家评审也表明，VISTA框架能够帮助用户更有效地发现和解决数据标签中的问题。
🎯 应用场景
VISTA框架可应用于各种需要高质量数据标签的场景，例如自动驾驶、医学图像分析、遥感图像处理等。通过提升数据质量，VISTA可以显著提高下游任务的模型性能，降低人工标注成本，加速相关领域的研究和应用。
📄 摘要（原文）
The advances in multi-modal foundation models (FMs) (e.g., CLIP and LLaVA) have facilitated the auto-labeling of large-scale datasets, enhancing model performance in challenging downstream tasks such as open-vocabulary object detection and segmentation. However, the quality of FM-generated labels is less studied as existing approaches focus more on data quantity over quality. This is because validating large volumes of data without ground truth presents a considerable challenge in practice. Existing methods typically rely on limited metrics to identify problematic data, lacking a comprehensive perspective, or apply human validation to only a small data fraction, failing to address the full spectrum of potential issues. To overcome these challenges, we introduce VISTA, a visual analytics framework that improves data quality to enhance the performance of multi-modal models. Targeting the complex and demanding domain of open-vocabulary image segmentation, VISTA integrates multi-phased data validation strategies with human expertise, enabling humans to identify, understand, and correct hidden issues within FM-generated labels. Through detailed use cases on two benchmark datasets and expert reviews, we demonstrate VISTA's effectiveness from both quantitative and qualitative perspectives.