MINIMA:通用多模态图像匹配架构,合成数据实现真实场景零样本匹配

数据派THU报道:MINIMA提出了一种通用多模态图像匹配架构,通过合成数据实现真实场景的零样本匹配,代码模型已开源!

原文标题:CVPR 2025 MINIMA:首个通用多模态图像匹配架构(模型、数据已全部开源)

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

MINIMA是一个创新的通用多模态图像匹配框架,旨在解决跨模态图像匹配数据集规模小和场景覆盖不足的问题。该框架的核心在于利用生成模型,从丰富的RGB图像数据中扩展出多种模态的图像数据,以此构建大规模、多样化的合成数据集。为了有效训练MINIMA框架,研究者设计了一种数据引擎,能够自动生成包含多模态、多场景和精确匹配标签的数据集。实验结果表明,MINIMA仅使用合成数据训练,就能在真实跨模态场景中实现零样本匹配,并在多个数据集上显著超越现有方法。该框架在稀疏、半密集和密集匹配场景中均表现出色,证明了其强大的泛化能力和适应性。MINIMA的成功,归功于其有效的数据增强和预训练策略,这些策略显著提升了模型在跨模态图像匹配任务中的性能。

怜星夜思:

1、MINIMA使用合成数据进行训练,却能在真实场景中实现零样本匹配,这背后的核心原因是什么?除了文章中提到的数据增强和预训练策略,是否还有其他因素在起作用?
2、文章提到MINIMA的数据引擎能够自动生成包含多种模态、丰富场景和精确匹配标签的大规模数据集,这个数据引擎具体是怎么实现的?能否进一步降低数据生成的成本和时间?
3、MINIMA在多个跨模态场景中表现出色,那么它在哪些特定场景下可能会遇到挑战?未来的研究方向可能是什么?

原文内容

来源:学姐带你玩AI
本文约1500字,建议阅读5分钟
MINIMA 的数据增强和预训练策略有效提升了模型在跨模态图像匹配任务中的泛化能力和性能表现。


论文题目:MINIMA: Modality Invariant Image Matching

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.19412

代码:https://github.com/LSXI7/MINIMA



创新点


  • MINIMA通过数据扩展的方式,利用生成模型从廉价且丰富的 RGB 图像数据中生成多种模态的图像数据,从而解决了现有跨模态图像匹配数据集规模小、场景覆盖不足的问题。

  • 为了支持 MINIMA 框架的训练,作者提出了一种简单而有效的数据引擎,能够自动生成包含多种模态、丰富场景和精确匹配标签的大规模数据集。

  • MINIMA 框架在训练过程中仅使用合成数据,但能够在真实场景中实现零样本跨模态匹配,并且在多个跨模态场景中表现出色,显著超过了现有的模态特定方法。这表明该框架具有强大的泛化能力和适应性。


方法


本文的主要研究方法是提出了一种名为MINIMA(Modality Invariant Image Matching)的统一图像匹配框架,旨在处理多种跨模态图像匹配任务。该方法通过数据扩展的方式,利用生成模型从廉价且丰富的RGB图像数据中生成多种模态的图像数据,从而解决了现有跨模态图像匹配数据集规模小、场景覆盖不足的问题。


不同方法在六个真实跨模态图像对数据集上的整体图像匹配准确性和效率



本图展示了多个代表性方法在六个真实跨模态图像对数据集上的平均准确率(AUC)和匹配效率(每秒匹配对数)。左侧显示了每个数据集上各方法的 AUC 值,右侧总结了不同匹配流程(稀疏、半密集和密集匹配)的平均性能。MINIMA 方法(标记为 ⋆)仅使用合成多模态数据进行训练,就能在真实跨模态场景中实现显著的性能提升,同时保持较高的匹配效率。

真实跨模态图像对的定性结果比较



本图比较了 MINIMA 方法(MINIMALG 和 MINIMARoMa)与其他方法(ReDFeat、OmniGlue 和 XoFTR)在真实跨模态图像对上的匹配结果。图中绘制了每种方法生成的匹配对,红色线条表示误差超出阈值的错误匹配。MINIMALG 和 MINIMARoMa 在稀疏和密集匹配场景下均能生成更多的正确匹配对,显示出更高的匹配精度和更强的泛化能力。

MINIMA 框架概述



本图展示了 MINIMA 框架的整体流程,包括数据引擎如何从基础 RGB 数据生成多模态图像匹配数据集,以及如何利用这些数据训练匹配模型以获得跨模态能力。数据引擎由源数据、引导数据和生成模型组成,通过这种方式可以生成丰富的多模态数据,用于训练能够处理各种跨模态匹配任务的统一模型。

实验结果



本表展示了在 MINIMA 团队构建的合成数据集上,不同图像匹配方法在多种跨模态任务中的性能表现。整体来看,表中数据表明,MINIMA 方法在多种跨模态匹配任务中普遍优于其他方法,无论是在稀疏、半密集还是密集匹配场景下,均能获得更高的匹配准确率,这说明 MINIMA 的数据增强和预训练策略有效提升了模型在跨模态图像匹配任务中的泛化能力和性能表现。

编辑:文婧



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零样本学习的关键在于学习representation invariant to modalities, 我觉得除了data augmentation 和 pretraining,MINIMA的模型结构设计或许也至关重要. 作者是否在模型中尝试引入了一些先验知识或者约束,使得模型能够更好地学习跨模态的不变特征,从而实现更好的泛化性能?这是一个值得深入探讨的问题。

我猜想数据引擎可能是基于一些现有的图像生成技术,例如GAN或者变分自编码器(VAE),通过控制生成模型的输入,可以生成不同模态和场景的图像。至于降低成本,可以考虑使用一些无监督或者自监督的学习方法,让模型自己从数据中学习特征,减少对标签的依赖,或者利用一些众包平台发动群众的力量。

跨模态图像匹配的一大难点在于模态之间的差异性。MINIMA虽然表现出色,但对于非视觉模态(例如,声呐图像、雷达图像)的匹配可能仍然存在挑战。未来的研究可以探索如何更好地桥接不同模态之间的语义鸿沟,或者利用领域知识来指导模型的训练。

个人认为,MINIMA目前主要关注的是静态图像的匹配。在动态场景下(例如,视频中的跨模态匹配),可能会遇到更大的挑战。未来的研究可以考虑将MINIMA扩展到视频领域,利用时序信息来提高匹配的鲁棒性。

我觉得在极端光照条件或者复杂的遮挡情况下,MINIMA可能会遇到挑战。另外,对于一些纹理信息非常少的图像,可能也很难进行匹配。未来的研究方向可以考虑结合更多的上下文信息,例如利用图像语义分割的结果来辅助匹配。

降低数据生成成本可以考虑半监督或者自监督的方法。例如,可以先用少量标注数据训练一个初步的模型,然后用这个模型生成伪标签,再用伪标签训练更大的模型。这样可以减少对人工标注的依赖,提高数据生成的效率。

这个问题很有意思!我觉得主要原因还是在于合成数据的多样性和质量。虽然是合成的,但如果能尽可能模拟真实世界中的各种情况,包括光照、角度、遮挡等等,那模型就能学到更通用的特征。另外,预训练模型的选择也很重要,一个好的预训练模型能提供更好的初始参数,加速模型收敛。

同问!我也很好奇这个数据引擎的具体实现。如果能够开源更多关于数据引擎的细节,相信可以帮助更多研究者复现MINIMA的成果。降低数据生成成本方面,可以考虑使用更轻量级的生成模型,或者利用已有的数据集进行迁移学习。

赞同楼上的观点,合成数据质量是关键。个人补充一点,可能是生成模型的选择也很重要。如果GAN或者diffusion model能够生成逼真的多模态图像,那模型从中学到的知识就能更好地迁移到真实世界。此外,loss function的设计也很重要,什么样的loss能让模型更好地学习跨模态的对应关系,也是一个值得深入研究的点。