Incorporating Geo-Diverse Knowledge into Prompting for Increased Geographical Robustness in Object Recognition
作者: Kyle Buettner, Sina Malakouti, Xiang Lorraine Li, Adriana Kovashka
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-01-03 (更新: 2024-03-29)
备注: To appear in IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2024
💡 一句话要点
提出地理多样知识以增强物体识别的地理鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物体识别 地理知识 鲁棒性 零样本学习 软提示 领域转移 CLIP模型
📋 核心要点
- 现有物体识别模型在不同地理场景中缺乏鲁棒性，面临领域转移带来的挑战。
- 本文提出通过地理多样的知识增强物体识别模型的鲁棒性，探索从语言模型中获取地理知识的可行性。
- 实验结果表明，使用地理知识的软提示在不同目标数据集上显著提升了识别准确率，尤其在最难类别上表现突出。
📝 摘要（中文）
现有的物体识别模型在多样的地理场景中表现出鲁棒性不足，主要由于设计和上下文的领域转移。为了更准确地反映物体概念，类表示需要适应这些转移。在缺乏目标地理数据的情况下，本文假设地理多样的类别描述知识可以增强鲁棒性。我们探讨了从大型语言模型中获取基于地理的物体知识的可行性，并研究了将这些知识整合到零样本和可学习软提示中的效果。我们提出了地理知识正则化，以确保在源地理集上训练的软提示能够推广到未见的目标集。实验结果显示，在仅使用欧洲数据训练的情况下，针对来自非洲、亚洲和美洲的目标数据，准确率提升分别达到+2.8、1.2和1.6，总体提升达到+4.6。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有物体识别模型在多样地理场景中鲁棒性不足的问题。现有方法在面对领域转移时，类表示无法准确反映物体概念，导致识别性能下降。
核心思路：论文提出利用地理多样的描述性知识来增强模型的鲁棒性，假设这种知识可以在缺乏目标地理数据的情况下提升识别效果。通过从大型语言模型中提取地理知识，并将其整合到零样本和可学习的软提示中，来实现这一目标。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，利用大型语言模型获取地理知识；其次，将这些知识整合到CLIP模型的软提示中；最后，通过地理知识正则化确保模型在未见目标集上的推广能力。
关键创新：最重要的创新点在于引入地理知识正则化机制，确保模型在源地理集上训练的软提示能够有效推广到未见的目标地理集。这一方法与传统的训练方法有本质区别，后者往往依赖于大量的目标数据。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡源和目标地理集的学习，同时在软提示的生成过程中引入了地理知识的约束，以增强模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用地理知识的软提示在DollarStreet数据集上取得了显著的准确率提升，针对来自非洲、亚洲和美洲的目标数据，分别提升了+2.8、1.2和1.6，总体提升达到+4.6，表现出与少量目标训练的竞争力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶和机器人导航等场景，能够有效提升物体识别系统在不同地理环境下的适应能力。通过增强模型的鲁棒性，未来可以在更广泛的实际应用中实现更高的识别准确率，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Existing object recognition models have been shown to lack robustness in diverse geographical scenarios due to domain shifts in design and context. Class representations need to be adapted to more accurately reflect an object concept under these shifts. In the absence of training data from target geographies, we hypothesize that geographically diverse descriptive knowledge of categories can enhance robustness. For this purpose, we explore the feasibility of probing a large language model for geography-based object knowledge, and we examine the effects of integrating knowledge into zero-shot and learnable soft prompting with CLIP. Within this exploration, we propose geography knowledge regularization to ensure that soft prompts trained on a source set of geographies generalize to an unseen target set. Accuracy gains over prompting baselines on DollarStreet while training only on Europe data are up to +2.8/1.2/1.6 on target data from Africa/Asia/Americas, and +4.6 overall on the hardest classes. Competitive performance is shown vs. few-shot target training, and analysis is provided to direct future study of geographical robustness.