Harnessing the Power of Foundation Models for Accurate Material Classification
作者: Qingran Lin, Fengwei Yang, Chaolun Zhu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-18
💡 一句话要点
提出一种利用Foundation Model的材料分类框架，解决数据稀缺问题并提升分类精度。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 材料分类 视觉-语言模型 数据增强 知识蒸馏 图像生成 自动标注 迁移学习
📋 核心要点
- 材料分类面临数据标注稀缺的挑战，限制了模型在实际应用中的准确性和泛化能力。
- 提出一种新框架，通过图像生成和自动标注流程创建高质量数据集，并融合视觉-语言模型的先验知识。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上显著提升了材料分类的准确性，并有效捕捉了真实世界材料的特征。
📝 摘要（中文）
材料分类在计算机视觉和图形学中至关重要，它支持为各种数字和现实世界的应用分配准确的材料属性。传统上，材料分类被视为图像分类任务，但由于标注数据的稀缺性，训练模型的准确性和泛化能力受到限制。视觉-语言基础模型（VLMs）的最新进展为解决这些问题提供了有希望的途径，但现有利用这些模型的解决方案在材料识别任务中仍然表现不佳。本文提出了一种新颖的框架，有效地利用基础模型来克服数据限制并提高分类精度。该方法集成了两个关键创新：(a) 一个强大的图像生成和自动标注流程，创建了一个多样化和高质量的、以材料为中心的图像训练数据集，并通过融合文本提示中的对象语义和材料属性自动分配标签；(b) 一种先验信息融合策略，从VLM中提取信息，并结合联合微调方法，优化预训练的视觉基础模型以及VLM导出的先验信息，在适应材料特定特征的同时保持广泛的泛化能力。大量实验表明，该方法在多个数据集上取得了显著的改进。实验表明，合成数据集有效地捕捉了真实世界材料的特征，并且来自视觉-语言模型的先验信息的整合显著提高了最终性能。源代码和数据集将会发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决材料分类任务中，由于标注数据稀缺导致模型精度和泛化能力不足的问题。现有方法难以充分利用视觉-语言基础模型（VLMs）的潜力，在材料识别任务中表现不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用VLMs的强大先验知识，结合数据增强和知识蒸馏，克服数据稀缺的限制。通过生成高质量的合成数据，并利用VLMs自动标注，扩充训练数据集。同时，将VLMs的知识融入到视觉模型中，提升模型的泛化能力。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 数据生成和自动标注：利用文本提示生成材料相关的图像，并结合对象语义和材料属性自动标注。2) 模型训练：首先，从VLMs中提取先验信息；然后，联合微调预训练的视觉基础模型和VLM导出的先验信息。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种鲁棒的图像生成和自动标注流程，能够生成高质量的材料相关合成数据。2) 提出了一种先验信息融合策略，能够有效地将VLMs的知识融入到视觉模型中，提升模型的泛化能力。
关键设计：在数据生成阶段，使用精心设计的文本提示，控制生成图像的对象语义和材料属性。在模型训练阶段，采用联合微调方法，同时优化视觉基础模型和VLM导出的先验信息，以平衡模型的泛化能力和对材料特定特征的适应性。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个材料分类数据集上取得了显著的提升。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。合成数据集有效地捕捉了真实世界材料的特征，并且来自视觉-语言模型的先验信息的整合显著提高了最终性能。该方法在数据稀缺的情况下，依然能够取得良好的分类效果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于计算机视觉、计算机图形学、机器人等领域。例如，在电商领域，可以用于自动识别商品的材质，提升搜索和推荐的准确性。在机器人领域，可以帮助机器人更好地理解和操作物体。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Material classification has emerged as a critical task in computer vision and graphics, supporting the assignment of accurate material properties to a wide range of digital and real-world applications. While traditionally framed as an image classification task, this domain faces significant challenges due to the scarcity of annotated data, limiting the accuracy and generalizability of trained models. Recent advances in vision-language foundation models (VLMs) offer promising avenues to address these issues, yet existing solutions leveraging these models still exhibit unsatisfying results in material recognition tasks. In this work, we propose a novel framework that effectively harnesses foundation models to overcome data limitations and enhance classification accuracy. Our method integrates two key innovations: (a) a robust image generation and auto-labeling pipeline that creates a diverse and high-quality training dataset with material-centric images, and automatically assigns labels by fusing object semantics and material attributes in text prompts; (b) a prior incorporation strategy to distill information from VLMs, combined with a joint fine-tuning method that optimizes a pre-trained vision foundation model alongside VLM-derived priors, preserving broad generalizability while adapting to material-specific features.Extensive experiments demonstrate significant improvements on multiple datasets. We show that our synthetic dataset effectively captures the characteristics of real world materials, and the integration of priors from vision-language models significantly enhances the final performance. The source code and dataset will be released.