Enhancing Visual Document Understanding with Contrastive Learning in Large Visual-Language Models

📄 arXiv: 2402.19014v1 📥 PDF

作者: Xin Li, Yunfei Wu, Xinghua Jiang, Zhihao Guo, Mingming Gong, Haoyu Cao, Yinsong Liu, Deqiang Jiang, Xing Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-02-29

💡 一句话要点

提出DoCo框架以解决视觉文档理解中的细粒度特征崩溃问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉文档理解 对比学习 多模态编码 大型视觉语言模型 细粒度特征 信息提取 智能搜索

📋 核心要点

  1. 现有LVLM在处理文本丰富的文档时，细粒度特征的利用不足，导致性能不佳。
  2. 本文提出的DoCo框架通过对比学习增强了视觉表示，特别是在文本丰富场景中的应用。
  3. 实验结果显示，DoCo显著提升了LVLM在多个VDU基准上的表现，缩小了与通用视觉语言任务的差距。

📝 摘要（中文）

近年来，大型视觉语言模型（LVLMs）在视觉文档理解（VDU）领域受到越来越多的关注。VDU专注于文本丰富的场景，然而，细粒度特征的重要性在LVLM社区中尚未得到充分探索，导致在文本丰富场景中的性能不佳。为了解决这一问题，本文提出了一种名为文档对象对比学习（DoCo）的对比学习框架，旨在增强文本丰富场景中的视觉表示。DoCo利用辅助多模态编码器获取文档对象的特征，并将其与LVLM的视觉编码器生成的视觉特征对齐，从而帮助视觉编码器获取更有效的视觉线索。实验结果表明，采用DoCo的LVLM在多个VDU基准测试中表现优异，缩小了VDU与通用视觉语言任务之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在视觉文档理解中细粒度特征崩溃的问题。现有的LVLM在处理文本丰富的文档时，未能有效利用细粒度特征，导致性能下降。

核心思路：提出的DoCo框架通过对比学习，增强了视觉编码器对细粒度特征的理解，从而提升了文本丰富场景中的视觉表示能力。

技术框架：DoCo框架包括一个辅助多模态编码器和一个视觉编码器。辅助编码器负责提取文档对象的细粒度特征，而视觉编码器则生成整体视觉特征。两者通过对比学习进行对齐，从而提升整体性能。

关键创新：DoCo的核心创新在于其对比学习机制，能够有效地将视觉整体表示与细粒度特征进行对比，从而帮助视觉编码器获取更有效的视觉线索。这一方法与传统的视觉语言模型方法有本质区别。

关键设计：在DoCo中，采用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并设计了多模态编码器的网络结构，以确保细粒度特征的有效提取与对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用DoCo的LVLM在多个视觉文档理解基准测试中表现优异，相较于基线模型，性能提升幅度达到X%（具体数据待补充），有效缩小了VDU与通用视觉语言任务之间的差距。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文档自动化处理、信息提取和智能搜索等。通过增强视觉文档理解能力，DoCo框架能够在实际应用中提高信息检索的准确性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recently, the advent of Large Visual-Language Models (LVLMs) has received increasing attention across various domains, particularly in the field of visual document understanding (VDU). Different from conventional vision-language tasks, VDU is specifically concerned with text-rich scenarios containing abundant document elements. Nevertheless, the importance of fine-grained features remains largely unexplored within the community of LVLMs, leading to suboptimal performance in text-rich scenarios. In this paper, we abbreviate it as the fine-grained feature collapse issue. With the aim of filling this gap, we propose a contrastive learning framework, termed Document Object COntrastive learning (DoCo), specifically tailored for the downstream tasks of VDU. DoCo leverages an auxiliary multimodal encoder to obtain the features of document objects and align them to the visual features generated by the vision encoder of LVLM, which enhances visual representation in text-rich scenarios. It can represent that the contrastive learning between the visual holistic representations and the multimodal fine-grained features of document objects can assist the vision encoder in acquiring more effective visual cues, thereby enhancing the comprehension of text-rich documents in LVLMs. We also demonstrate that the proposed DoCo serves as a plug-and-play pre-training method, which can be employed in the pre-training of various LVLMs without inducing any increase in computational complexity during the inference process. Extensive experimental results on multiple benchmarks of VDU reveal that LVLMs equipped with our proposed DoCo can achieve superior performance and mitigate the gap between VDU and generic vision-language tasks.