A Touch, Vision, and Language Dataset for Multimodal Alignment

📄 arXiv: 2402.13232v1 📥 PDF

作者: Letian Fu, Gaurav Datta, Huang Huang, William Chung-Ho Panitch, Jaimyn Drake, Joseph Ortiz, Mustafa Mukadam, Mike Lambeta, Roberto Calandra, Ken Goldberg

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-02-20

💡 一句话要点

提出多模态对齐数据集以解决触觉与视觉语言模型的融合问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态对齐 触觉感知 视觉语言模型 数据集构建 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效整合触觉信息，导致多模态生成语言模型的性能受限。
  2. 本文提出了一个新的数据集，并基于此训练了触觉编码器和TVL模型，以实现触觉与视觉语言的对齐。
  3. 实验结果显示，TVL模型在触觉-视觉理解基准上相较于现有模型有显著提升，分类准确率提高了29%。

📝 摘要（中文）

触觉是人类重要的感知方式，但尚未纳入多模态生成语言模型中。这部分是由于获取触觉数据的自然语言标签的困难，以及将触觉读数与视觉观察和语言描述对齐的复杂性。为此，本文引入了一个包含44K野外视觉-触觉对的数据集，其中10%的标签由人类注释，90%为GPT-4V生成的文本伪标签。利用该数据集，训练了一个视觉-语言对齐的触觉编码器，并构建了触觉-视觉-语言（TVL）模型用于文本生成。结果表明，融入触觉后，TVL模型在触觉-视觉-语言对齐上比现有模型提高了29%的分类准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决触觉数据与视觉及语言描述之间对齐的困难，现有方法在整合触觉信息时存在显著不足，影响了多模态模型的性能。

核心思路：通过构建一个包含视觉-触觉对的数据集，并利用该数据集训练触觉编码器和TVL模型，旨在提升触觉与视觉语言的对齐能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、触觉编码器训练和TVL模型的文本生成。数据集由44K对视觉-触觉样本组成，模型通过对这些样本进行训练以实现多模态对齐。

关键创新：最重要的创新在于引入触觉信息，显著提升了触觉-视觉-语言对齐的准确性，尤其是在仅有10%人类标注的情况下，模型仍表现出色。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化多模态对齐，触觉编码器的网络结构经过精心设计，以确保能够有效提取触觉特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TVL模型在触觉-视觉理解基准上相较于GPT-4V提高了12%，相较于开源视觉-语言模型提高了32%。此外，模型在触觉-视觉-语言对齐上提高了29%的分类准确率，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、机器人触觉感知以及增强现实等。通过更好地理解触觉与视觉的关系，可以提升智能系统的感知能力，进而改善用户体验和操作精度。未来，该研究可能推动多模态学习在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Touch is an important sensing modality for humans, but it has not yet been incorporated into a multimodal generative language model. This is partially due to the difficulty of obtaining natural language labels for tactile data and the complexity of aligning tactile readings with both visual observations and language descriptions. As a step towards bridging that gap, this work introduces a new dataset of 44K in-the-wild vision-touch pairs, with English language labels annotated by humans (10%) and textual pseudo-labels from GPT-4V (90%). We use this dataset to train a vision-language-aligned tactile encoder for open-vocabulary classification and a touch-vision-language (TVL) model for text generation using the trained encoder. Results suggest that by incorporating touch, the TVL model improves (+29% classification accuracy) touch-vision-language alignment over existing models trained on any pair of those modalities. Although only a small fraction of the dataset is human-labeled, the TVL model demonstrates improved visual-tactile understanding over GPT-4V (+12%) and open-source vision-language models (+32%) on a new touch-vision understanding benchmark. Code and data: https://tactile-vlm.github.io.