Talk in Pieces, See in Whole: Disentangling and Hierarchical Aggregating Representations for Language-based Object Detection
作者: Sojung An, Kwanyong Park, Yong Jae Lee, Donghyun Kim
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-29
备注: 23 pages, 17 figures
💡 一句话要点
提出TaSe框架，通过解耦和分层聚合语言表示，提升语言引导的目标检测性能。
🎯 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: 语言引导目标检测 视觉-语言模型 解耦表示 分层聚合 语言组合性
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在处理包含描述性属性和关系子句的复杂查询时，目标检测能力有限，主要原因是文本编码器无法有效区分目标及其属性。
- 论文提出TaSe框架，核心思想是将文本解耦为对象、属性和关系，然后分层聚合这些组件，从而构建更精细的多模态表示。
- 实验结果表明，TaSe框架在OmniLabel基准测试中取得了24%的性能提升，验证了语言组合性的重要性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新的框架TaSe，用于解决视觉-语言模型在处理复杂语言查询时，目标检测性能受限的问题。现有模型通常将文本编码视为词袋模型，无法有效区分目标对象、描述属性和关系，导致频繁的误报。TaSe框架通过将文本标记解耦为对象、属性和关系三个核心组件，并将其分层聚合为结构化的句子级表示，从而改进语言表示。该框架包含三个主要贡献：一个分层的合成字幕数据集；一个由解耦损失函数指导的三组件解耦模块；以及一个学习将解耦组件分层聚合为结构化嵌入的模块。实验结果表明，TaSe框架通过强化分层语言结构的归纳偏置，显著提升了语言引导的目标检测性能，在OmniLabel基准测试中性能提升了24%。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型在处理复杂语言查询时，由于文本编码器将句子视为词袋，无法有效区分目标对象、属性和关系，导致目标检测性能下降，容易产生误报。现有方法缺乏对语言结构信息的有效利用，限制了模型理解复杂语言描述的能力。
核心思路：论文的核心思路是将语言表示进行解耦，分解为对象、属性和关系三个核心组件，然后通过分层聚合的方式，将这些解耦的组件组合成具有层次结构的句子级表示。这种方式能够更好地捕捉语言中的组合性和结构信息，从而提升模型对复杂语言描述的理解能力。
技术框架：TaSe框架主要包含三个模块：1) 分层合成字幕数据集，用于训练模型理解不同层次的语言描述；2) Talk in Pieces模块，负责将文本嵌入解耦为对象、属性和关系三个子空间；3) See in Whole模块，负责将解耦的组件分层聚合为结构化的嵌入表示。整体流程是，首先使用Talk in Pieces模块对文本进行解耦，然后使用See in Whole模块进行分层聚合，最后将聚合后的表示用于目标检测任务。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个三组件解耦模块（Talk in Pieces）和一个分层聚合模块（See in Whole），并设计了相应的解耦损失函数和分层目标函数。通过解耦和分层聚合，模型能够更好地理解语言中的组合性和结构信息，从而提升目标检测性能。与现有方法相比，TaSe框架能够更有效地利用语言结构信息，从而更好地处理复杂语言查询。
关键设计：Talk in Pieces模块使用线性变换将文本嵌入投影到对象、属性和关系三个子空间。解耦损失函数用于约束这三个子空间，使得它们尽可能地相互独立。See in Whole模块使用分层聚合网络，将解耦的组件逐步组合成句子级表示。分层目标函数用于指导聚合过程，使得模型能够学习到不同层次的语言信息。具体来说，分层目标函数包括类别名称预测、属性预测和关系预测三个部分。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TaSe框架在OmniLabel基准测试中取得了显著的性能提升，mAP指标提升了24%。相较于现有方法，TaSe框架在处理包含复杂属性和关系的查询时，能够更准确地定位目标对象，显著减少误报。这验证了解耦和分层聚合语言表示的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、图像搜索等领域。通过提升模型对复杂语言描述的理解能力，可以实现更精准的目标检测和场景理解，例如，根据用户的详细描述（颜色、形状、与其他物体的关系）来定位图像中的特定物体。未来可扩展到更复杂的视觉-语言任务，如视觉问答、图像描述生成等。
📄 摘要（原文）
While vision-language models (VLMs) have made significant progress in multimodal perception (e.g., open-vocabulary object detection) with simple language queries, state-of-the-art VLMs still show limited ability to perceive complex queries involving descriptive attributes and relational clauses. Our in-depth analysis shows that these limitations mainly stem from text encoders in VLMs. Such text encoders behave like bags-of-words and fail to separate target objects from their descriptive attributes and relations in complex queries, resulting in frequent false positives. To address this, we propose restructuring linguistic representations according to the hierarchical relations within sentences for language-based object detection. A key insight is the necessity of disentangling textual tokens into core components-objects, attributes, and relations ("talk in pieces")-and subsequently aggregating them into hierarchically structured sentence-level representations ("see in whole"). Building on this principle, we introduce the TaSe framework with three main contributions: (1) a hierarchical synthetic captioning dataset spanning three tiers from category names to descriptive sentences; (2) Talk in Pieces, the three-component disentanglement module guided by a novel disentanglement loss function, transforms text embeddings into subspace compositions; and (3) See in Whole, which learns to aggregate disentangled components into hierarchically structured embeddings with the guide of proposed hierarchical objectives. The proposed TaSe framework strengthens the inductive bias of hierarchical linguistic structures, resulting in fine-grained multimodal representations for language-based object detection. Experimental results under the OmniLabel benchmark show a 24% performance improvement, demonstrating the importance of linguistic compositionality.