Enhancing Visual Grounding and Generalization: A Multi-Task Cycle Training Approach for Vision-Language Models
作者: Xiaoyu Yang, Lijian Xu, Hao Sun, Hongsheng Li, Shaoting Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-21 (更新: 2024-04-26)
备注: 22 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出ViLaM以解决多任务视觉定位问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉定位 多模态模型 循环训练 指代表达 跨领域泛化 医疗影像分析 多任务学习
📋 核心要点
- 现有的视觉定位方法在多任务处理和数据集质量上存在不足，难以满足复杂场景的需求。
- 本研究提出了ViLaM，通过循环训练策略在指代表达生成和理解之间建立联系，提升了视觉定位的一致性和多任务能力。
- 实验结果表明，ViLaM在多个公共数据集上表现优越，尤其在开放集和少样本场景下展现了强大的泛化能力。
📝 摘要（中文）
视觉定位（VG）在多模态视觉-语言模型中占据重要地位。本研究提出了ViLaM，一个大型多模态模型，支持使用循环训练策略的VG多任务，结合丰富的交互指令。引入了指代表达生成（REG）与指代表达理解（REC）之间的循环训练，增强了视觉位置与指代表达之间的一致性，并满足高质量多任务VG数据集的需求。此外，模型在REC中涵盖了从区域级到像素级的多任务，包括指代边界框检测、指代关键点检测和指代图像分割等。REG中，指代区域分类确定目标的细粒度类别，而指代区域描述生成全面的描述。所有任务共同参与联合训练，协同增强，提升模型整体性能。ViLaM还利用大型语言模型的能力，扩展了广泛的指令，显著增强了其泛化和交互潜力。通过广泛的公共数据集验证了模型在VG多任务中的优越能力，并在开放集和少样本场景下验证了其强大的泛化能力，尤其在医疗领域展现了跨领域的稳健泛化能力。我们还贡献了一个多任务VG数据集，并公开了数据集和代码。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决多任务视觉定位（VG）中的一致性和数据集质量问题。现有方法在处理复杂场景时，往往缺乏有效的多任务支持和高质量的数据集。
核心思路：论文的核心思路是通过循环训练策略，将指代表达生成（REG）与指代表达理解（REC）相结合，增强视觉位置与指代表达之间的关联性，从而提升模型的多任务处理能力。
技术框架：ViLaM模型的整体架构包括指代表达生成和理解两个主要模块，循环训练机制使得这两个模块能够相互促进，形成良性循环。模型同时支持区域级和像素级的多任务处理，涵盖了边界框检测、关键点检测和图像分割等任务。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了循环训练策略，使得指代表达生成与理解之间的相互作用得以增强，这一设计显著提升了模型在视觉定位任务中的表现，区别于传统方法的单一任务处理。
关键设计：在模型设计中，采用了多任务损失函数，确保各个任务的协同训练。同时，针对不同任务设置了特定的网络结构和参数，以优化模型在各个任务上的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，ViLaM在多个公共数据集上均取得了显著的性能提升，尤其在开放集和少样本场景下，模型的泛化能力优于现有基线，具体提升幅度达到XX%。在医疗领域的应用中，模型展现了跨领域的稳健表现，进一步验证了其实际应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、医疗影像分析和人机交互等场景。ViLaM模型的多任务处理能力和强泛化能力使其在复杂环境下的视觉定位任务中具有实际价值，能够为相关领域提供更高效的解决方案。
📄 摘要（原文）
Visual grounding (VG) occupies a pivotal position in multi-modality vision-language models. In this study, we propose ViLaM, a large multi-modality model, that supports multi-tasks of VG using the cycle training strategy, with abundant interaction instructions. The cycle training between referring expression generation (REG) and referring expression comprehension (REC) is introduced. It enhances the consistency between visual location and referring expressions, and addresses the need for high-quality, multi-tasks VG datasets. Moreover, multi-tasks of VG are promoted in our model, contributed by the cycle training strategy. The multi-tasks in REC encompass a range of granularities, from region-level to pixel-level, which include referring bbox detection, referring keypoints detection, and referring image segmentation. In REG, referring region classification determines the fine-grained category of the target, while referring region captioning generates a comprehensive description. Meanwhile, all tasks participate in the joint training, synergistically enhancing one another and collectively improving the overall performance of the model. Furthermore, leveraging the capabilities of large language models, ViLaM extends a wide range of instructions, thereby significantly enhancing its generalization and interaction potentials. Extensive public datasets corroborate the superior capabilities of our model in VG with muti-tasks. Additionally, validating its robust generalization, ViLaM is validated under open-set and few-shot scenarios. Especially in the medical field, our model demonstrates cross-domain robust generalization capabilities. Furthermore, we contribute a VG dataset, especially with multi-tasks. To support and encourage the community focused on VG, we have made both the dataset and our code public: https://github.com/AnonymGiant/ViLaM.