MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training

📄 arXiv: 2311.17049v2 📥 PDF

作者: Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Hadi Pouransari, Fartash Faghri, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2024-04-01)

备注: CVPR 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MobileCLIP以解决移动设备上图像-文本模型的效率问题

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

关键词: 图像-文本模型 多模态强化训练 移动设备 知识转移 运行效率 零-shot学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的图像-文本模型如CLIP在移动设备上部署时面临内存和延迟的挑战，影响了其实际应用。
  2. 本文提出MobileCLIP，通过多模态强化训练方法，结合图像描述模型的知识转移，提升了模型的准确性和效率。
  3. MobileCLIP-S2变体在准确性上优于之前的最佳CLIP模型，同时速度提升了2.3倍，展示了显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

对比预训练的图像-文本基础模型，如CLIP，展示了出色的零-shot性能和在多种下游任务中的鲁棒性。然而，这些模型使用大型基于变换器的编码器，导致显著的内存和延迟开销，给移动设备的部署带来了挑战。本文提出了MobileCLIP，一种新型高效的图像-文本模型，优化了运行时性能，并引入了一种新颖的训练方法，即多模态强化训练。该方法通过存储额外知识于强化数据集中，避免了训练时的计算开销。MobileCLIP在多个数据集上设定了零-shot分类和检索任务的新状态-准确性权衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图像-文本模型在移动设备上运行时的高内存和延迟问题，限制了其实际应用场景。

核心思路：提出MobileCLIP，通过多模态强化训练方法，利用图像描述模型的知识转移，优化模型的运行效率和准确性。

技术框架：MobileCLIP的整体架构包括图像编码器、文本编码器和强化数据集，采用强化学习策略来存储和利用知识。

关键创新：最重要的创新在于多模态强化训练方法，通过强化数据集存储额外知识，避免了训练时的计算开销，与传统的训练方法形成鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了ViT-B/16作为基础架构，并通过特定的损失函数和参数设置来优化模型性能，确保在保持高准确率的同时显著降低计算资源消耗。

📊 实验亮点

MobileCLIP在多个数据集上实现了零-shot分类和检索任务的新状态-准确性权衡，MobileCLIP-S2变体在速度上提升了2.3倍，同时在准确性上超越了基于ViT-B/16的最佳CLIP模型。此外，采用多模态强化训练方法相比于非强化训练，学习效率提升了10到1000倍。

🎯 应用场景

MobileCLIP的研究成果在移动设备上的图像-文本处理具有广泛的应用潜力，包括智能手机、增强现实和物联网设备等领域。其高效的运行性能和准确性使得在实时图像识别、内容检索和自然语言处理等任务中具有实际价值，推动了多模态AI技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Contrastive pretraining of image-text foundation models, such as CLIP, demonstrated excellent zero-shot performance and improved robustness on a wide range of downstream tasks. However, these models utilize large transformer-based encoders with significant memory and latency overhead which pose challenges for deployment on mobile devices. In this work, we introduce MobileCLIP -- a new family of efficient image-text models optimized for runtime performance along with a novel and efficient training approach, namely multi-modal reinforced training. The proposed training approach leverages knowledge transfer from an image captioning model and an ensemble of strong CLIP encoders to improve the accuracy of efficient models. Our approach avoids train-time compute overhead by storing the additional knowledge in a reinforced dataset. MobileCLIP sets a new state-of-the-art latency-accuracy tradeoff for zero-shot classification and retrieval tasks on several datasets. Our MobileCLIP-S2 variant is 2.3$\times$ faster while more accurate compared to previous best CLIP model based on ViT-B/16. We further demonstrate the effectiveness of our multi-modal reinforced training by training a CLIP model based on ViT-B/16 image backbone and achieving +2.9% average performance improvement on 38 evaluation benchmarks compared to the previous best. Moreover, we show that the proposed approach achieves 10$\times$-1000$\times$ improved learning efficiency when compared with non-reinforced CLIP training. Code and models are available at https://github.com/apple/ml-mobileclip .