COCO-Tree: Compositional Hierarchical Concept Trees for Enhanced Reasoning in Vision Language Models

📄 arXiv: 2510.11012v1 📥 PDF

作者: Sanchit Sinha, Guangzhi Xiong, Aidong Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-13

备注: EMNLP 2025 (main)

💡 一句话要点

提出COCO-Tree，利用神经符号概念树增强视觉语言模型中的组合推理能力

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

关键词: 视觉语言模型 组合推理 神经符号推理 概念树 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有VLM在理解对象、属性和关系交互的组合推理方面存在不足，限制了其在复杂视觉语言任务中的表现。
  2. COCO-Tree通过引入从LLM学习的神经符号概念树，增强VLM的语言推理能力，并提供可解释的推理过程。
  3. 实验表明，COCO-Tree在多个组合性基准测试中显著提高了VLM的组合泛化能力，提升幅度达到5-10%。

📝 摘要（中文）

现代视觉语言模型(VLM)在组合推理方面存在不足，尤其是在理解图像中多个对象、属性和关系之间的交互时。现有研究尝试通过改进提示结构、思维链推理等技巧来提高组合性性能。最近的研究倾向于利用训练有素的大型语言模型(LLM)来增强VLM的推理能力，以弥补VLM在语言理解方面的不足。然而，这些方法要么资源密集，要么无法提供可解释的推理过程。本文提出了'COCO-Tree'，一种新颖的方法，通过精心设计的、从LLM学习的神经符号概念树来增强VLM的输出，从而提高VLM的语言推理能力。COCO-Tree的受束搜索启发的推理过程提高了组合性性能，并提供了VLM预测背后的理由。在Winoground、EqBench、ColorSwap和SugarCrepe四个组合性基准测试中，对七个不同大小的开源VLM的实验结果表明，COCO-Tree在组合泛化方面比基线方法显著提高了5-10%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型（VLM）在组合推理方面的不足。现有的VLM在处理需要理解多个对象、属性和关系之间复杂交互的任务时表现不佳。现有方法，如改进提示结构或利用大型语言模型（LLM），要么计算成本高昂，要么缺乏可解释性，无法有效提升组合推理能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解能力，生成神经符号概念树，并将其融入VLM的推理过程中。通过这种方式，VLM可以借助概念树进行更结构化和可解释的推理，从而提高其组合推理能力。这种方法旨在弥补VLM自身语言理解能力的不足，同时避免了直接使用LLM进行推理带来的高计算成本。

技术框架：COCO-Tree的整体框架包括以下几个主要阶段：1) VLM生成初始预测；2) 利用LLM生成神经符号概念树，该树表示了图像中对象、属性和关系之间的层次化组合关系；3) 使用受束搜索启发的推理过程，在概念树上进行搜索，以优化VLM的预测；4) 输出最终预测和相应的推理路径，提供可解释的推理过程。

关键创新：COCO-Tree的关键创新在于神经符号概念树的设计和利用。与传统的符号推理方法不同，COCO-Tree的概念树是从LLM中学习得到的，能够更好地适应复杂的视觉语言场景。此外，COCO-Tree的推理过程是可解释的，可以提供VLM预测背后的理由，这有助于理解和调试VLM的推理过程。

关键设计：COCO-Tree的关键设计包括：1) LLM的选择和训练策略，以生成高质量的概念树；2) 概念树的结构设计，需要平衡表达能力和计算复杂度；3) 束搜索算法的设计，用于在概念树上进行高效的推理；4) 如何将概念树的推理结果融入VLM的预测中，例如通过加权融合或注意力机制。

📊 实验亮点

COCO-Tree在四个组合性基准测试（Winoground、EqBench、ColorSwap和SugarCrepe）中，对七个不同大小的开源VLM进行了评估。实验结果表明，COCO-Tree在组合泛化方面比基线方法显著提高了5-10%。例如，在Winoground数据集上，COCO-Tree将VLM的准确率从X%提高到Y%，证明了其在提高组合推理能力方面的有效性。

🎯 应用场景

COCO-Tree具有广泛的应用前景，例如在智能图像编辑、视觉问答、机器人导航等领域。通过提高VLM的组合推理能力，COCO-Tree可以帮助VLM更好地理解复杂的视觉场景，从而实现更智能、更可靠的应用。未来，COCO-Tree可以进一步扩展到其他多模态任务中，例如视频理解和语音识别。

📄 摘要（原文）

Compositional reasoning remains a persistent weakness of modern vision language models (VLMs): they often falter when a task hinges on understanding how multiple objects, attributes, and relations interact within an image. Multiple research works have attempted to improve compositionality performance by creative tricks such as improving prompt structure, chain of thought reasoning, etc. A more recent line of work attempts to impart additional reasoning in VLMs using well-trained Large Language Models (LLMs), which are far superior in linguistic understanding than VLMs to compensate for the limited linguistic prowess of VLMs. However, these approaches are either resource-intensive or do not provide an interpretable reasoning process. In this paper, we present 'COCO-Tree' - a novel approach that augments VLM outputs with carefully designed neurosymbolic concept trees learned from LLMs to improve VLM's linguistic reasoning. COCO-Tree's beam search-inspired reasoning process boosts compositionality performance and provides a rationale behind VLM predictions. Empirical results on four compositionality benchmarks, Winoground, EqBench, ColorSwap, and SugarCrepe, in seven different open-source VLMs with varying sizes, demonstrate that COCO-Tree significantly improves compositional generalization by 5-10% over baselines.