Modality-Aware Integration with Large Language Models for Knowledge-based Visual Question Answering

📄 arXiv: 2402.12728v2 📥 PDF

作者: Junnan Dong, Qinggang Zhang, Huachi Zhou, Daochen Zha, Pai Zheng, Xiao Huang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-03-03)

备注: 8 pages,3 figures and 1 page appendix; The processed graphs and codes will be avalibale

💡 一句话要点

提出模态感知集成方法以解决知识驱动的视觉问答问题

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

关键词: 知识驱动视觉问答 多模态融合 大型语言模型 知识图谱 图像理解 推理机制 伪孪生图 场景图

📋 核心要点

  1. 现有方法在知识驱动的视觉问答中面临多模态知识源对齐困难及LLMs产生幻觉的问题。
  2. 本文提出模态感知集成方法（MAIL），通过两阶段提示策略和耦合概念图实现多模态知识的有效融合。
  3. 在两个基准数据集上的实验结果显示，MAIL在资源消耗上减少了24倍，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

知识驱动的视觉问答（KVQA）研究旨在结合外部知识（如知识图谱）回答视觉问题。尽管已有多种方法尝试利用大型语言模型（LLMs）作为隐含知识源，但由于LLMs可能产生幻觉，且多种知识源（如图像、知识图谱和LLMs）在复杂场景中难以对齐，仍面临挑战。为此，本文提出了一种新颖的模态感知集成方法（MAIL），旨在有效利用多模态知识进行图像理解和知识推理。具体而言，本文提出了两阶段提示策略、构建耦合概念图以及定制的伪孪生图介质融合，显著提升了KVQA的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识驱动的视觉问答中，如何有效整合多种知识源（如图像、知识图谱和大型语言模型）的问题。现有方法在对齐这些知识源时存在困难，且LLMs可能产生不准确的回答。

核心思路：论文提出的MAIL方法通过模态感知集成，利用多模态知识进行图像理解和知识推理。通过两阶段提示策略和耦合概念图的构建，增强了不同知识源之间的协同作用。

技术框架：MAIL的整体架构包括三个主要模块：首先，利用两阶段提示策略将图像转化为包含详细视觉特征的场景图；其次，构建耦合概念图，将提及的实体与外部事实连接；最后，设计伪孪生图介质融合，促进多模态知识的充分融合。

关键创新：MAIL的主要创新在于伪孪生图介质融合的设计，通过共享的提及实体在两个图之间建立紧密的跨模态交换，同时最大限度地保留有价值的模态内学习。这一设计显著提升了多模态知识的整合效果。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化模态融合效果，并通过参数调优确保了模型在不同数据集上的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在两个基准数据集上的实验结果表明，MAIL在资源消耗上减少了24倍，同时在准确性上显著优于现有方法，展示了其在知识驱动视觉问答中的强大性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动图像标注和人机交互等。通过有效整合多模态知识，MAIL能够提升视觉问答系统的准确性和智能化水平，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Knowledge-based visual question answering (KVQA) has been extensively studied to answer visual questions with external knowledge, e.g., knowledge graphs (KGs). While several attempts have been proposed to leverage large language models (LLMs) as an implicit knowledge source, it remains challenging since LLMs may generate hallucinations. Moreover, multiple knowledge sources, e.g., images, KGs and LLMs, cannot be readily aligned for complex scenarios. To tackle these, we present a novel modality-aware integration with LLMs for KVQA (MAIL). It carefully leverages multimodal knowledge for both image understanding and knowledge reasoning. Specifically, (i) we propose a two-stage prompting strategy with LLMs to densely embody the image into a scene graph with detailed visual features; (ii) We construct a coupled concept graph by linking the mentioned entities with external facts. (iii) A tailored pseudo-siamese graph medium fusion is designed for sufficient multimodal fusion. We utilize the shared mentioned entities in two graphs as mediums to bridge a tight inter-modal exchange, while maximally preserving insightful intra-modal learning by constraining the fusion within mediums. Extensive experiments on two benchmark datasets show the superiority of MAIL with 24x less resources.