CLIP meets Model Zoo Experts: Pseudo-Supervision for Visual Enhancement

📄 arXiv: 2310.14108v1 📥 PDF

作者: Mohammadreza Salehi, Mehrdad Farajtabar, Maxwell Horton, Fartash Faghri, Hadi Pouransari, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel, Ali Farhadi, Mohammad Rastegari, Sachin Mehta

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2023-10-21

💡 一句话要点

通过伪监督增强CLIP模型的视觉表示能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 对比学习 伪监督 视觉表示 模型库 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP模型在图像分类任务上表现良好，但缺乏物体定位能力，限制了其应用范围。
  2. 本文提出通过利用模型库中的特定任务视觉模型生成伪标签，来增强CLIP的视觉表示能力。
  3. 实验结果表明，使用伪标签训练CLIP模型在多个视觉任务上提升了高达16.3%的性能，显示出显著的改进。

📝 摘要（中文）

对比语言图像预训练（CLIP）是训练视觉-语言模型的标准方法。尽管CLIP在图像分类任务中具有可扩展性、可提示性和对分布变化的鲁棒性，但其缺乏物体定位能力。本文探讨了一个问题：能否通过模型库中的特定任务视觉模型增强CLIP训练，以改善其视觉表示？为此，我们利用开源的特定任务视觉模型为未整理和噪声图像-文本数据集生成伪标签。随后，我们在这些伪标签上训练CLIP模型，并结合图像和文本对的对比训练。该简单的设置在分割、检测、深度估计和表面法线估计等不同视觉任务上显示出高达16.3%的显著提升，且未损害CLIP现有的能力，包括其在可提示零-shot分类中的熟练性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决CLIP模型在物体定位等视觉任务中的不足，现有方法未能有效利用特定任务的视觉模型来增强CLIP的表现。

核心思路：通过引入模型库中的特定任务视觉模型生成伪标签，结合CLIP的对比训练，来提升其视觉表示能力。此设计旨在利用已有的强大模型来弥补CLIP的不足。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，使用特定任务的视觉模型生成伪标签；其次，在这些伪标签上进行CLIP模型的训练，同时保留对图像和文本对的对比训练。

关键创新：最重要的创新在于将伪监督学习与CLIP的训练相结合，利用外部模型生成的伪标签来增强CLIP的视觉能力，这一方法与传统的单一对比学习方法本质上不同。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数来平衡伪标签和对比学习的影响，同时确保模型在不同任务上的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用伪标签训练的CLIP模型在多个视觉任务上实现了高达16.3%的性能提升，相较于基线模型表现出显著的改进，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人视觉、医疗影像分析等多个需要高精度物体定位和理解的场景。通过增强CLIP模型的视觉表示能力，可以提升这些领域中视觉-语言模型的实用性和准确性，推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Contrastive language image pretraining (CLIP) is a standard method for training vision-language models. While CLIP is scalable, promptable, and robust to distribution shifts on image classification tasks, it lacks object localization capabilities. This paper studies the following question: Can we augment CLIP training with task-specific vision models from model zoos to improve its visual representations? Towards this end, we leverage open-source task-specific vision models to generate pseudo-labels for an uncurated and noisy image-text dataset. Subsequently, we train CLIP models on these pseudo-labels in addition to the contrastive training on image and text pairs. This simple setup shows substantial improvements of up to 16.3% across different vision tasks, including segmentation, detection, depth estimation, and surface normal estimation. Importantly, these enhancements are achieved without compromising CLIP's existing capabilities, including its proficiency in promptable zero-shot classification.