FG-CLIP：突破CLIP局限，实现细粒度视觉与文本对齐

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FG-CLIP通过构建大规模数据集和引入细粒度负样本，显著提升了CLIP模型在细粒度图文理解方面的能力，并在多项下游任务中超越了现有模型。

原文标题：【ICML2025】FG-CLIP：细粒度视觉与文本对齐

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

对比语言-图像预训练模型CLIP虽然在多模态任务中表现出色，但在细粒度理解方面存在不足。FG-CLIP通过三项创新解决这一问题：一是利用大规模多模态模型生成16亿条长文本描述-图像对，捕捉全局语义细节；二是构建包含1200万张图像和4000万个区域级别边界框的高质量数据集，并与详细文本描述对齐；三是引入1000万个具有挑战性的细粒度负样本，提升模型区分细微语义差异的能力。最终构建的FgGRN数据集，整合了高质量的区域级注释与具有挑战性的细粒度负样本，并为这些数据精心设计了相应的训练方法。实验结果表明，FG-CLIP在各种下游任务中均优于原始CLIP和其他最新方法，证明了其在捕捉细粒度图像细节和提升模型性能方面的有效性。目前，相关数据、代码和模型已开源。

怜星夜思：

1、FG-CLIP通过引入大量的负样本来提升模型区分细微语义差异的能力，这个思路在其他领域有没有应用前景？你能想到哪些?
2、FG-CLIP的核心创新之一是构建了包含大量图像和边界框的高质量数据集。那么，如何保证这些边界框标注的准确性和一致性？成本很高吧？
3、FG-CLIP在多个下游任务中都取得了优于CLIP的效果，但有没有可能在某些特定场景下，原始CLIP反而表现更好？或者说FG-CLIP有什么局限性？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        我们提出了 细粒度CLIP（FG-CLIP），通过三项关键创新提升细粒度理解能力。


对比语言-图像预训练（CLIP）在图文检索和零样本分类等多模态任务中表现出色，但由于其侧重于粗粒度的简短图文描述，在细粒度理解方面存在不足。为了解决这一问题，我们提出了 细粒度CLIP（FG-CLIP），通过三项关键创新提升细粒度理解能力。

首先，我们利用大规模多模态模型生成了 16亿条长文本描述-图像对，以捕捉全局语义细节。其次，我们构建了一个高质量数据集，包含 1200万张图像和4000万个区域级别的边界框，并与详细文本描述对齐，从而确保精确、具有上下文信息的表示。第三，我们引入了 1000万个具有挑战性的细粒度负样本，提升模型区分细微语义差异的能力。

我们构建了一个综合性数据集，命名为 FgGRN，将高质量的区域级注释与具有挑战性的细粒度负样本整合在一起，并为这些数据精心设计了相应的训练方法。

大量实验表明，FG-CLIP 在多种下游任务中均优于原始的 CLIP 和其他最新方法，包括细粒度理解、开放词汇物体检测、图文检索以及通用多模态基准测试。这些结果突显了 FG-CLIP 在捕捉细粒度图像细节和提升整体模型性能方面的有效性。数据、代码和模型已开源，地址为：https://github.com/360CVGroup/FG-CLIP。

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这个问题提的很有意思！负样本这个概念在很多领域都有应用。比如在异常检测领域，我们可以构造一些“异常”数据作为负样本，让模型学习区分正常数据和异常数据。在信息检索领域，可以将用户不感兴趣的文档作为负样本，训练模型更准确地推荐用户感兴趣的内容。我觉得在知识图谱补全、推荐系统、风控反欺诈，包括内容审核这些领域都有很大的应用前景。

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这让我想起了之前看过的众包标注平台。可以把标注任务发布到平台上，让大量用户参与标注。当然，为了保证质量，需要对标注者进行筛选和培训，并建立完善的审核机制。还可以设置一些“蜜罐”数据，即事先知道正确答案的数据，用来检验标注者的水平。众包标注在一定程度上可以降低成本，但质量控制仍然是关键。

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边界框标注的质量确实是个大问题。一般来说，会采用人工标注的方式，但人工标注的成本很高，而且不同标注者之间可能存在主观差异。为了保证准确性和一致性，可以考虑引入多重标注机制，即同一张图片由多个人进行标注，然后通过投票或者算法来确定最终的边界框结果。此外，还可以利用一些半监督学习或者弱监督学习的方法，减少对大量人工标注的依赖。

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任何模型都有其适用范围。FG-CLIP针对细粒度理解进行了优化，但在一些对全局语义理解要求更高的场景下，原始CLIP可能表现更好。比如，如果任务只需要识别图像中的主体，而不需要关注细节，那么原始CLIP可能更有效率。此外，FG-CLIP的模型复杂度更高，可能需要更多的计算资源和更大的存储空间，这在一些资源受限的场景下可能成为限制。

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成本确实很高，感觉这块应该是这篇文章的一大挑战。我猜他们可能会用一些自动标注技术先过一遍，然后人工再进行修正。现在也有一些公司提供数据标注服务，但具体效果怎么样就不好说了。说实话，数据质量决定模型上限，这话说得真没错。

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我觉得FG-CLIP的局限性可能在于它的“细粒度”特性。有些场景下，我们并不需要这么细致的理解，反而更关注整体的、抽象的特征。这时候，原始CLIP可能更简洁、更高效。就像用显微镜看世界一样，虽然能看到更微观的细节，但也可能会忽略宏观的景象。

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负样本学习确实是个好思路。之前在做医疗影像分析的时候，也遇到过类似的问题。比如要检测某种罕见疾病，病例数据本来就少，就可以通过一些数据增强手段，人为制造一些“非疾病”的负样本，帮助模型更好地学习疾病特征。当然，负样本的选择和生成很重要，要尽可能保证其真实性和有效性。

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说到负样本，我想到对抗生成网络（GANs）了。GANs里生成器会生成假样本，判别器需要区分真假。这个过程本质上就是一种负样本学习。其实很多机器学习算法都涉及到负样本，只不过有些是显式的，有些是隐式的。关键是要找到合适的负样本构建方法，才能更好地提升模型性能。

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我个人感觉，FG-CLIP可能对数据集的依赖性更强。如果数据集的分布与训练数据差异较大，那么FG-CLIP的泛化能力可能会受到影响。另外，FG-CLIP引入了更多的参数，也更容易过拟合。所以，在实际应用中，需要根据具体场景和数据特点，选择合适的模型。