Finer: Investigating and Enhancing Fine-Grained Visual Concept Recognition in Large Vision Language Models

📄 arXiv: 2402.16315v4 📥 PDF

作者: Jeonghwan Kim, Heng Ji

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-01-07)

备注: EMNLP 2024; Main Conference

DOI: 10.18653/v1/2024.emnlp-main.356

💡 一句话要点

提出Finer基准以提升细粒度视觉概念识别能力

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

关键词: 细粒度视觉分类 视觉语言模型 多模态评估 可解释性 属性中心评估

📋 核心要点

  1. 现有的指令调优LVLMs在细粒度视觉分类任务中表现不佳，分类性能显著下降。
  2. 论文提出Finer基准，通过多粒度属性评估来提升LVLMs的细粒度视觉理解能力。
  3. 实验结果显示，Finer基准能够有效改善模型的可解释性和分类性能。

📝 摘要（中文）

近年来，经过指令调优的大型视觉语言模型（LVLMs）在生成高层次、图像基础的解释方面取得了显著进展。然而，我们的研究揭示了这些模型在细粒度视觉分类（FGVC）中的不足，尤其是在六个基准设置下的表现显著下降。尽管最新的LVLMs如LLaVa-1.5、InstructBLIP和GPT-4V在整体图像描述生成方面表现良好，但在细节属性的生成上却存在明显差距。为此，我们提出了一个多粒度属性中心的评估基准Finer，旨在评估LVLMs的细粒度视觉理解能力，并显著提升其可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决当前大型视觉语言模型在细粒度视觉分类中的不足，尤其是它们在处理文本和视觉输入时的模态差距，导致分类性能下降和解释能力不足。

核心思路：我们提出Finer基准，聚焦于多粒度属性的评估，通过细化评估标准来提升LVLMs在细粒度视觉概念识别中的表现。这样的设计旨在弥补现有模型在细节生成上的不足。

技术框架：Finer基准包含多个评估模块，首先对输入图像进行细粒度特征提取，然后通过属性中心的评估机制来分析模型的理解能力，最后生成可解释的输出。

关键创新：Finer基准的核心创新在于其多粒度属性评估方法，与现有方法相比，更加注重细节和属性的生成，能够有效提升模型的可解释性和分类准确性。

关键设计：在设计过程中，我们采用了特定的损失函数来优化细粒度特征的提取，并在网络结构中引入了多层次的属性表示，以增强模型对细节的捕捉能力。通过这些设计，Finer能够更好地评估和提升LVLMs的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Finer基准的LVLMs在细粒度视觉分类任务中表现出显著提升，特别是在Stanford Dogs数据集上，LLaVa-1.5模型的分类性能平均提高了65.58，显示出Finer基准在提升模型可解释性和准确性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能图像识别、自动标注系统以及人机交互等。通过提升LVLMs在细粒度视觉概念识别中的能力，Finer基准能够帮助开发更智能的视觉理解系统，推动计算机视觉和自然语言处理的结合，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in instruction-tuned Large Vision-Language Models (LVLMs) have imbued the models with the ability to generate high-level, image-grounded explanations with ease. While such capability is largely attributed to the rich world knowledge contained within the Large Language Models (LLMs), our work reveals their shortcomings in fine-grained visual categorization (FGVC) across six different benchmark settings. Most recent state-of-the-art LVLMs like LLaVa-1.5, InstructBLIP and GPT-4V not only severely deteriorate in terms of classification performance, e.g., average drop of 65.58 in EM for Stanford Dogs for LLaVA-1.5, but also struggle to generate an accurate explanation with detailed attributes based on the concept that appears within an input image despite their capability to generate holistic image-level descriptions. In-depth analyses show that instruction-tuned LVLMs exhibit modality gap, showing discrepancy when given textual and visual inputs that correspond to the same concept, preventing the image modality from leveraging the rich parametric knowledge within the LLMs. In an effort to further the community's endeavor in this direction, we propose a multiple granularity attribute-centric evaluation benchmark, Finer, which aims to establish a ground to evaluate LVLMs' fine-grained visual comprehension ability and provide significantly improved explainability.