Towards Robust Multimodal Prompting With Missing Modalities

📄 arXiv: 2312.15890v2 📥 PDF

作者: Jaehyuk Jang, Yooseung Wang, Changick Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2023-12-27)

备注: Accepted to ICASSP 2024

💡 一句话要点

提出正交多模态提示方法，解决缺失模态场景下的鲁棒性问题。

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

关键词: 多模态学习 缺失模态 提示学习 正交性约束 鲁棒性 模态特定提示 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有的多模态提示方法在模态数量增加时，提示数量呈指数增长，计算成本高昂。
  2. 论文提出模态特定token提示，利用提示间的正交性学习不同模态的独特信息，提升表征多样性。
  3. 实验结果表明，该方法在减少提示数量的同时，提升了模型在缺失模态场景下的性能和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简单而有效的提示设计，旨在解决多模态提示中存在的两个关键问题：一是随着模态数量的增加，提示的数量呈指数增长；二是训练和推理阶段缺失模态设置不同时，模型缺乏鲁棒性。与使用缺失感知提示不同，本文将提示作为模态特定的token，使其能够捕捉每个模态的独特特征。此外，该提示设计利用提示之间的正交性作为关键要素，以学习不同模态之间的独特信息，并促进学习表征的多样性。大量实验表明，该提示设计在减少提示数量的同时，提高了性能和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态提示方法，特别是那些采用缺失感知提示的方法，面临两个主要问题。首先，随着模态数量的增加，需要学习的提示数量呈指数增长，导致计算和存储成本显著增加。其次，这些方法在训练和推理阶段的缺失模态设置不一致时，鲁棒性较差，性能会显著下降。

核心思路：本文的核心思路是将提示视为模态特定的token，而不是针对每种缺失模态组合都设计单独的提示。通过这种方式，每个提示负责捕捉特定模态的独特特征，从而避免了提示数量的指数增长。此外，论文还强调了提示之间的正交性，鼓励模型学习不同模态之间的互补信息，提高表征的多样性。

技术框架：该方法的核心在于提示的设计。每个模态都有其对应的提示token，这些token被添加到模型的输入中。模型通过训练来学习这些提示token，使其能够捕捉相应模态的特征。为了保证不同模态提示之间的独立性，论文引入了正交性约束。整体流程包括：输入多模态数据，添加模态特定提示token，通过模型进行特征提取和融合，最后进行预测。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其提示设计，即使用模态特定的token提示，并利用提示之间的正交性。与现有方法中针对每种缺失模态组合都设计单独提示的方式不同，该方法显著减少了提示的数量，并提高了模型的鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用可学习的嵌入向量作为模态特定提示token；2) 在训练过程中，引入正交性损失函数，鼓励不同模态的提示token学习到正交的特征表示。具体的正交性损失函数形式未知，需要在论文中查找。此外，模型的其他参数设置，如学习率、优化器等，也需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在减少提示数量的同时，显著提高了模型在缺失模态场景下的性能和鲁棒性。具体的性能提升幅度和对比基线需要在论文中查找。该方法在不同缺失模态设置下的表现也优于现有方法，证明了其良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态学习任务，例如多模态情感分析、视频理解、跨模态检索等。在实际应用中，该方法能够有效处理数据缺失的情况，提高模型的鲁棒性和泛化能力，尤其是在医疗诊断、自动驾驶等对可靠性要求较高的领域具有重要价值。未来，该方法可以进一步扩展到更多模态和更复杂的任务中。

📄 摘要（原文）

Recently, multimodal prompting, which introduces learnable missing-aware prompts for all missing modality cases, has exhibited impressive performance. However, it encounters two critical issues: 1) The number of prompts grows exponentially as the number of modalities increases; and 2) It lacks robustness in scenarios with different missing modality settings between training and inference. In this paper, we propose a simple yet effective prompt design to address these challenges. Instead of using missing-aware prompts, we utilize prompts as modality-specific tokens, enabling them to capture the unique characteristics of each modality. Furthermore, our prompt design leverages orthogonality between prompts as a key element to learn distinct information across different modalities and promote diversity in the learned representations. Extensive experiments demonstrate that our prompt design enhances both performance and robustness while reducing the number of prompts.