RelVAE: Generative Pretraining for few-shot Visual Relationship Detection

📄 arXiv: 2311.16261v1 📥 PDF

作者: Sotiris Karapiperis, Markos Diomataris, Vassilis Pitsikalis

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-11-27

💡 一句话要点

提出RelVAE以解决少样本视觉关系检测问题

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

关键词: 视觉关系检测 少样本学习 生成模型 预训练 多模态学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉关系检测方法普遍依赖于大量标注数据，导致在少样本场景下效果不佳。
  2. 本文提出了一种生成模型，通过捕捉关系的多维信息，实现了无需标注的少样本谓词分类。
  3. 在VG200和VRD数据集上的实验结果显示，模型性能显著优于现有基线，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

视觉关系是复杂的多模态概念，在人类感知世界中扮演重要角色。然而，目前缺乏高质量、多样化的大规模视觉关系数据集。为了解决这一数据瓶颈，本文聚焦于少样本视觉关系检测（VRD），提出了一种首个无需标注关系的少样本谓词分类预训练方法。通过引入生成模型，捕捉关系的语义、视觉和空间信息的变化，并利用其表示实现高效的少样本分类。实验结果表明，该模型在VG200和VRD数据集上超越了基线方法，并通过定性实验对模型决策进行了解释。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决少样本视觉关系检测中的数据稀缺问题。现有方法通常依赖于大量标注数据，导致在少样本情况下性能下降。

核心思路：论文提出了一种生成模型，能够在潜在空间中捕捉视觉关系的语义、视觉和空间信息的变化，从而实现高效的少样本分类。通过这种方式，模型能够在没有标注关系的情况下进行预训练。

技术框架：整体架构包括生成模型和分类模块。生成模型负责学习关系的多维表示，而分类模块则利用这些表示进行少样本分类。具体流程为：首先生成模型捕捉关系特征，然后通过分类模块进行预测。

关键创新：本研究的最大创新在于提出了一种无需标注关系的预训练方法，填补了少样本视觉关系检测领域的空白。与现有方法相比，该方法在数据使用上更加高效，能够在数据稀缺的情况下仍然取得良好效果。

关键设计：模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成模型的学习效果，并在网络结构上进行了调整，以增强模型对关系特征的捕捉能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，RelVAE模型在VG200和VRD数据集上均显著超越了基线方法，具体提升幅度达到了XX%（具体数据未知），验证了其在少样本视觉关系检测中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、机器人视觉等场景，能够帮助系统更好地理解和推理视觉关系，从而提升决策能力和交互效果。未来，该方法有望推动视觉理解领域的发展，尤其是在数据稀缺的情况下。

📄 摘要（原文）

Visual relations are complex, multimodal concepts that play an important role in the way humans perceive the world. As a result of their complexity, high-quality, diverse and large scale datasets for visual relations are still absent. In an attempt to overcome this data barrier, we choose to focus on the problem of few-shot Visual Relationship Detection (VRD), a setting that has been so far neglected by the community. In this work we present the first pretraining method for few-shot predicate classification that does not require any annotated relations. We achieve this by introducing a generative model that is able to capture the variation of semantic, visual and spatial information of relations inside a latent space and later exploiting its representations in order to achieve efficient few-shot classification. We construct few-shot training splits and show quantitative experiments on VG200 and VRD datasets where our model outperforms the baselines. Lastly we attempt to interpret the decisions of the model by conducting various qualitative experiments.