UMG-CLIP: A Unified Multi-Granularity Vision Generalist for Open-World Understanding

📄 arXiv: 2401.06397v3 📥 PDF

作者: Bowen Shi, Peisen Zhao, Zichen Wang, Yuhang Zhang, Yaoming Wang, Jin Li, Wenrui Dai, Junni Zou, Hongkai Xiong, Qi Tian, Xiaopeng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-10-29)

备注: ECCV 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UMG-CLIP以解决视觉语言模型的多粒度对齐问题

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

关键词: 视觉语言模型 多粒度对齐 图像理解 开放世界识别 语义分割 全景分割 CLIP

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型主要关注全局图像与文本的匹配，忽略了局部区域与文本标记的对齐，导致理解能力不足。
  2. 本文提出UMG-CLIP，通过多粒度对齐机制，构建了包含多层次伪标注的新数据集，提升模型的感知能力。
  3. UMG-CLIP在多个图像理解基准上表现优异，超越了现有CLIP变体，展现了其在开放世界任务中的潜力。

📝 摘要（中文）

视觉语言基础模型，如对比语言-图像预训练（CLIP），在共同理解视觉和文本任务方面受到越来越多的关注。然而，现有方法主要集中于训练模型将全局图像表示与文本描述匹配，忽视了局部区域与相应文本标记之间的关键对齐。本文通过多粒度对齐扩展了CLIP，特别构建了一个包含不同粒度伪标注的新数据集，涵盖图像级、区域级和像素级的标题和标签。我们开发了一个统一的多粒度学习框架UMG-CLIP，使模型在不同细节层次上具备多样的感知能力。通过参数高效的调优，UMG-CLIP超越了当前广泛使用的CLIP变体，并在开放世界识别、检索、语义分割和全景分割等多种图像理解基准上取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型在局部区域与文本标记对齐不足的问题，导致模型在细粒度理解上的局限性。

核心思路：通过引入多粒度对齐机制，UMG-CLIP能够同时处理图像级、区域级和像素级的文本标注，从而增强模型的细节感知能力。

技术框架：UMG-CLIP的整体架构包括数据集构建、模型训练和多粒度对齐三个主要模块。数据集包含不同粒度的伪标注，模型训练则采用高效的参数调优策略。

关键创新：UMG-CLIP的核心创新在于其多粒度对齐能力，使得模型能够在不同层次上理解图像与文本的关系，这一设计显著提升了模型的表现。

关键设计：在参数设置上，UMG-CLIP采用了高效的调优策略，损失函数设计上考虑了多粒度对齐的需求，网络结构则通过引入多层次特征提取模块来实现细粒度理解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个图像理解基准上，UMG-CLIP超越了现有的CLIP变体，展现出在开放世界识别、检索、语义分割和全景分割任务上的最先进性能，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

UMG-CLIP的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括开放世界识别、图像检索、语义分割和全景分割等任务。其多粒度对齐能力使得模型在处理复杂场景时表现更为优异，未来可在自动驾驶、智能监控和人机交互等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Vision-language foundation models, represented by Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), have gained increasing attention for jointly understanding both vision and textual tasks. However, existing approaches primarily focus on training models to match global image representations with textual descriptions, thereby overlooking the critical alignment between local regions and corresponding text tokens. This paper extends CLIP with multi-granularity alignment. Notably, we deliberately construct a new dataset comprising pseudo annotations at various levels of granularities, encompassing image-level, region-level as well as pixel-level captions and tags. Accordingly, we develop a Unified Multi-Granularity learning framework, termed UMG-CLIP, which simultaneously empowers the model with versatile perception abilities across different levels of detail. With parameter efficient tuning, UMG-CLIP surpasses current widely used CLIP variants and achieves state-of-the-art performance on diverse image understanding benchmarks, including open-world recognition, retrieval, semantic segmentation, and panoptic segmentation tasks. We believe that UMG-CLIP represents a valuable advancement in vision-language foundation models. The code is available at https://github.com/lygsbw/UMG-CLIP.