Cognitive Visual-Language Mapper: Advancing Multimodal Comprehension with Enhanced Visual Knowledge Alignment

📄 arXiv: 2402.13561v2 📥 PDF

作者: Yunxin Li, Xinyu Chen, Baotian Hu, Haoyuan Shi, Min Zhang

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-06-26)

备注: 12 pages,4 figures; Accepted by ACL 2024 Main Conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出认知视觉语言映射器以解决多模态理解中的知识对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态理解 视觉知识对齐 知识基础视觉问答 认知视觉语言映射器 视觉编码器 语言模型 细粒度知识适配器

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型在视觉与语言的对齐上存在不足，未能有效连接视觉信息与相关知识。
  2. 提出的认知视觉语言映射器通过视觉知识对齐来增强多模态理解，特别是在知识基础的视觉问答中表现出色。
  3. 实验结果显示，CVLM在知识基础的视觉问答基准上平均提升了5.0%，验证了VKA和FKA的有效性。

📝 摘要（中文）

本文评估并重新思考当前大型多模态模型（LMMs）的现状，指出现有的视觉-语言投影方法（如Q-former或MLP）主要关注图像与文本描述的对齐，却忽视了视觉知识维度的对齐。视觉知识在分析、推理和解释视觉信息中起着重要作用，有助于提高基于知识的视觉问题的回答准确性。为此，本文提出了一种认知视觉语言映射器（CVLM），包含预训练的视觉知识对齐器（VKA）和细粒度知识适配器（FKA），旨在挑战基于知识的视觉问答（VQA）。实验结果表明，CVLM在知识基础的VQA任务上显著提升了LMMs的性能，平均提升5.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态模型在视觉与语言对齐中未能有效整合视觉知识的问题，导致知识基础的视觉问答准确性不足。

核心思路：提出认知视觉语言映射器（CVLM），通过视觉知识对齐来提升多模态模型的理解能力，特别是在知识基础的视觉问答任务中。

技术框架：CVLM包含两个主要模块：视觉知识对齐器（VKA）和细粒度知识适配器（FKA）。VKA通过小型语言模型与视觉编码器的交互进行训练，获取和投影视觉知识；FKA则用于提炼图像的细粒度视觉知识并注入大型语言模型（LLMs）。

关键创新：VKA和FKA的设计是本研究的核心创新，VKA通过图像-知识对的训练实现视觉知识的获取，而FKA则通过细粒度知识的注入提升了LMMs的表现。

关键设计：VKA的训练依赖于图像-知识对的收集，FKA则在多模态指令调优阶段进行细粒度知识的提炼与注入，具体的损失函数和网络结构设计尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CVLM在知识基础的视觉问答任务上显著提升了多模态模型的性能，平均提升幅度达到5.0%。通过消融实验验证了视觉知识对齐器（VKA）和细粒度知识适配器（FKA）的有效性，进一步巩固了其在多模态理解中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、图像理解、教育技术等，能够在需要结合视觉信息与知识推理的场景中发挥重要作用。未来，CVLM的技术可以进一步扩展到其他多模态任务，如图像生成和视频分析，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Evaluating and Rethinking the current landscape of Large Multimodal Models (LMMs), we observe that widely-used visual-language projection approaches (e.g., Q-former or MLP) focus on the alignment of image-text descriptions yet ignore the visual knowledge-dimension alignment, i.e., connecting visuals to their relevant knowledge. Visual knowledge plays a significant role in analyzing, inferring, and interpreting information from visuals, helping improve the accuracy of answers to knowledge-based visual questions. In this paper, we mainly explore improving LMMs with visual-language knowledge alignment, especially aimed at challenging knowledge-based visual question answering (VQA). To this end, we present a Cognitive Visual-Language Mapper (CVLM), which contains a pretrained Visual Knowledge Aligner (VKA) and a Fine-grained Knowledge Adapter (FKA) used in the multimodal instruction tuning stage. Specifically, we design the VKA based on the interaction between a small language model and a visual encoder, training it on collected image-knowledge pairs to achieve visual knowledge acquisition and projection. FKA is employed to distill the fine-grained visual knowledge of an image and inject it into Large Language Models (LLMs). We conduct extensive experiments on knowledge-based VQA benchmarks and experimental results show that CVLM significantly improves the performance of LMMs on knowledge-based VQA (average gain by 5.0%). Ablation studies also verify the effectiveness of VKA and FKA, respectively. The codes are available at https://github.com/HITsz-TMG/Cognitive-Visual-Language-Mapper