Vision-Language Integration for Zero-Shot Scene Understanding in Real-World Environments

📄 arXiv: 2510.25070v1 📥 PDF

作者: Manjunath Prasad Holenarasipura Rajiv, B. M. Vidyavathi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-29

备注: Preprint under review at IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2025

💡 一句话要点

提出视觉-语言融合框架，解决真实场景下零样本场景理解难题

🎯 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: 零样本学习 场景理解 视觉-语言融合 跨模态对齐 预训练模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在真实场景中进行零样本场景理解，主要挑战在于自然场景的复杂性和缺乏标注数据。
  2. 论文提出视觉-语言融合框架，通过预训练视觉编码器和大型语言模型，实现视觉和文本模态的语义对齐。
  3. 实验结果表明，该方法在对象识别、活动检测和场景描述等任务上，显著优于现有零样本模型，top-1准确率提升高达18%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种视觉-语言融合框架，用于解决真实场景中零样本场景理解的重大挑战。由于自然场景的复杂性和可变性，模型需要在没有先验标注样本的情况下识别新的对象、动作和上下文。该框架统一了预训练的视觉编码器（如CLIP、ViT）和大型语言模型（如基于GPT的架构），以实现视觉和文本模态之间的语义对齐。目标是通过利用自然语言作为桥梁，推广到未见过的类别和上下文，从而实现对场景的鲁棒零样本理解。该方法开发了一个统一的模型，将视觉输入和文本提示嵌入到一个共享空间中，然后通过多模态融合和推理层进行上下文解释。在Visual Genome、COCO、ADE20K和自定义真实世界数据集上的实验表明，该方法在对象识别、活动检测和场景描述方面，相比最先进的零样本模型取得了显著的提升。所提出的系统在top-1准确率上实现了高达18%的提升，并在语义一致性指标上取得了显著的收益，突出了跨模态对齐和语言基础在增强真实世界场景理解泛化能力方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实场景下零样本场景理解的问题。现有方法在处理复杂、多变的真实场景时，由于缺乏标注数据，难以识别新的对象、动作和上下文，泛化能力不足。

核心思路：核心思路是利用视觉-语言融合，将预训练的视觉编码器和大型语言模型结合起来，通过自然语言作为桥梁，实现视觉和文本模态之间的语义对齐，从而使模型能够理解未见过的类别和上下文。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器（如CLIP、ViT），用于提取视觉特征；2) 语言模型（如GPT），用于处理文本提示；3) 共享嵌入空间，将视觉特征和文本提示映射到同一空间；4) 多模态融合层，融合视觉和文本信息；5) 推理层，进行上下文理解和预测。

关键创新：关键创新在于将预训练的视觉模型和大型语言模型进行有效融合，利用语言的语义信息来增强视觉理解能力，从而实现更好的零样本泛化。通过跨模态对齐，模型能够理解视觉场景中未见过的对象和动作。

关键设计：论文可能采用了对比学习损失来对齐视觉和文本特征，确保相似的视觉和文本描述在嵌入空间中更接近。具体网络结构和参数设置未知，但多模态融合层可能采用了注意力机制或Transformer结构，以更好地捕捉视觉和文本之间的关系。损失函数的设计可能也考虑了语义一致性，以鼓励模型生成更符合场景描述的输出。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在Visual Genome、COCO、ADE20K等数据集上取得了显著的提升，尤其是在top-1准确率上实现了高达18%的提升。此外，在语义一致性指标上也取得了显著的收益，表明该方法能够生成更符合场景描述的输出，有效提升了零样本场景理解的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域，使机器能够在复杂、未知的环境中进行自主感知和理解。通过零样本学习，可以降低对大量标注数据的依赖，加速相关技术的部署和应用。未来，该方法有望扩展到更多模态，实现更全面的场景理解。

📄 摘要（原文）

Zero-shot scene understanding in real-world settings presents major challenges due to the complexity and variability of natural scenes, where models must recognize new objects, actions, and contexts without prior labeled examples. This work proposes a vision-language integration framework that unifies pre-trained visual encoders (e.g., CLIP, ViT) and large language models (e.g., GPT-based architectures) to achieve semantic alignment between visual and textual modalities. The goal is to enable robust zero-shot comprehension of scenes by leveraging natural language as a bridge to generalize over unseen categories and contexts. Our approach develops a unified model that embeds visual inputs and textual prompts into a shared space, followed by multimodal fusion and reasoning layers for contextual interpretation. Experiments on Visual Genome, COCO, ADE20K, and custom real-world datasets demonstrate significant gains over state-of-the-art zero-shot models in object recognition, activity detection, and scene captioning. The proposed system achieves up to 18% improvement in top-1 accuracy and notable gains in semantic coherence metrics, highlighting the effectiveness of cross-modal alignment and language grounding in enhancing generalization for real-world scene understanding.