FG-CLIP:突破CLIP局限,实现细粒度视觉与文本对齐

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-图像训练(CLIP)检索样本分类任务表现出色,由于侧重粒度简短描述,粒度理解方面存在不足。为了解决问题,我们提出了 粒度CLIP(FG-CLIP)通过三项关键创新提升粒度理解能力。

首先,我们利用大规模模型生成了 16亿文本描述-图像捕捉全局细节。其次,我们一个质量数据集,包含 1200图像4000万个区域级别边界并与详细文本描述齐,从而确保精确、具有上下文信息表示。第三,我们引入了 1000万个具有挑战性的粒度样本提升模型区分差异能力。

我们一个综合数据集,命名为 FgGRN质量区域注释具有挑战性的粒度样本整合在一起,这些数据精心设计相应训练方法。

大量实验表明,FG-CLIP 多种下游任务优于原始的 CLIP 其他最新方法包括粒度理解、开放词汇物体检测、检索以及通用基准测试。这些结果突显了 FG-CLIP 捕捉粒度图像细节提升整体模型性能方面有效性。数据、代码模型源,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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。