Multimodal Data Curation via Object Detection and Filter Ensembles

📄 arXiv: 2401.12225v1 📥 PDF

作者: Tzu-Heng Huang, Changho Shin, Sui Jiet Tay, Dyah Adila, Frederic Sala

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-05

备注: Appeared in the Workshop of Towards the Next Generation of Computer Vision Datasets (TNGCV) on ICCV 2023

💡 一句话要点

提出多模态数据策展方法以提升数据过滤效果

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

关键词: 多模态数据 数据过滤 目标检测 弱监督学习 集成方法

📋 核心要点

  1. 现有的数据过滤方法在处理多模态数据时存在准确性不足和效率低下的问题。
  2. 本文提出的解决方案结合了零样本目标检测和弱监督集成，旨在提升数据过滤的准确性和灵活性。
  3. 实验结果表明，所提方法在小规模和中等规模轨道上分别实现了4%和4.2%的性能提升，表现优于现有基线。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于多模态数据策展的方法，该方法在2023年DataComp竞赛的过滤轨道中应用。我们的技术结合了目标检测和基于弱监督的集成。在方法的第一步中，我们使用现成的零样本目标检测模型提取细粒度信息并生成多种过滤设计。在第二步中，我们利用弱监督对过滤规则进行集成。与最佳基线相比，该方法实现了4%的性能提升，并在小规模轨道中获得了最高排名。此外，在中等规模轨道中，通过简单地将现有基线与弱监督集成，我们实现了4.2%的显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态数据策展中的数据过滤问题，现有方法在准确性和效率上存在不足，难以有效处理复杂数据集。

核心思路：我们的方法通过结合零样本目标检测和弱监督集成，提取细粒度信息并优化过滤规则，从而提升数据处理的效果。

技术框架：整体流程分为两个主要步骤：第一步使用零样本目标检测模型提取信息并生成多种过滤设计；第二步通过弱监督对这些过滤规则进行集成，以提高整体性能。

关键创新：最重要的创新在于将零样本目标检测与弱监督集成相结合，形成了一种新的数据过滤策略，这与传统的单一方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，我们采用了现成的目标检测模型，并在集成阶段引入了弱监督机制，以便在缺乏标注数据的情况下仍能有效学习过滤规则。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在小规模轨道上实现了4%的性能提升，并在中等规模轨道上实现了4.2%的显著提升。这些结果表明，结合弱监督的集成策略在多模态数据过滤中具有显著优势，超越了现有最佳基线。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动化数据处理和多模态信息检索等。通过提升多模态数据的过滤效果，能够为相关领域提供更高效的数据管理和分析能力，未来可能在数据科学和人工智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We propose an approach for curating multimodal data that we used for our entry in the 2023 DataComp competition filtering track. Our technique combines object detection and weak supervision-based ensembling. In the first of two steps in our approach, we employ an out-of-the-box zero-shot object detection model to extract granular information and produce a variety of filter designs. In the second step, we employ weak supervision to ensemble filtering rules. This approach results in a 4% performance improvement when compared to the best-performing baseline, producing the top-ranking position in the small scale track at the time of writing. Furthermore, in the medium scale track, we achieve a noteworthy 4.2% improvement over the baseline by simply ensembling existing baselines with weak supervision.