When Do We Not Need Larger Vision Models?

📄 arXiv: 2403.13043v2 📥 PDF

作者: Baifeng Shi, Ziyang Wu, Maolin Mao, Xin Wang, Trevor Darrell

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2024-07-18)

备注: Code: https://github.com/bfshi/scaling_on_scales

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出S$^2$方法以优化视觉模型规模问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 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: 视觉模型 多尺度处理 小型模型 预训练 计算机视觉 模型优化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉模型普遍采用扩大规模的方法，但在某些情况下，增大模型并不一定能带来性能提升。
  2. 论文提出了一种名为S$^2$的方法，通过在多个图像尺度上运行小型预训练模型，能够超越大型模型的表现。
  3. 实验结果表明，使用S$^2$的多尺度小型模型在多个任务上表现出与大型模型相当甚至更优的学习能力。

📝 摘要（中文）

在视觉模型中，扩大模型规模已成为获取更强大视觉表征的标准做法。本文探讨了超出某一界限后，增大视觉模型规模并不必要的情况。我们展示了通过多尺度运行预训练且冻结的小型视觉模型（如ViT-B或ViT-L），可以在分类、分割、深度估计、多模态LLM基准和机器人操作等任务上超越大型模型（如ViT-H或ViT-G）。值得注意的是，S$^2$在V*基准上对多模态LLM的详细理解达到了最先进的性能，超越了如GPT-4V等模型。我们还考察了S$^2$相较于模型规模扩展的优越条件。尽管大型模型在处理困难样本时具有更好的泛化能力，但我们表明，多尺度小型模型可以很好地近似大型模型的特征。这表明当前大型预训练模型所学习的大部分表征也可以通过多尺度小型模型获得。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在视觉模型中扩大模型规模的必要性问题，指出在某些情况下，增大模型并不能有效提升性能。现有方法往往依赖于大型模型来获得更好的表征能力，但这可能导致资源浪费和效率低下。

核心思路：论文提出的S$^2$方法通过在多个图像尺度上运行小型预训练模型，展示了小型模型在特定任务上可以超越大型模型的潜力。这一方法的设计旨在利用多尺度信息来增强模型的学习能力，而不是单纯依赖于模型的规模。

技术框架：S$^2$方法的整体架构包括预训练的小型视觉模型和多尺度输入处理模块。模型在多个尺度上进行推理，结合不同尺度的特征进行最终的决策，从而提升模型的表现。

关键创新：S$^2$的主要创新在于通过多尺度处理小型模型来近似大型模型的特征，挑战了传统上认为大型模型必然优于小型模型的观点。这一方法表明，许多大型模型的表征可以通过小型模型的多尺度特征获得。

关键设计：在实现S$^2$时，关键的设计包括选择合适的尺度组合、优化损失函数以适应多尺度特征的融合，以及确保小型模型在预训练阶段能够有效学习到多样化的特征表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，S$^2$方法在V*基准上对多模态LLM的理解达到了最先进的性能，超越了GPT-4V等大型模型。此外，多尺度小型模型在分类、分割和深度估计等任务上表现出与大型模型相当的学习能力，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括计算机视觉任务如图像分类、分割、深度估计等，尤其适用于资源受限的环境中。通过使用S$^2$方法，研究人员和开发者可以在不牺牲性能的前提下，利用小型模型进行高效的视觉任务处理，未来可能推动更多轻量级模型的应用。

📄 摘要（原文）

Scaling up the size of vision models has been the de facto standard to obtain more powerful visual representations. In this work, we discuss the point beyond which larger vision models are not necessary. First, we demonstrate the power of Scaling on Scales (S$^2$), whereby a pre-trained and frozen smaller vision model (e.g., ViT-B or ViT-L), run over multiple image scales, can outperform larger models (e.g., ViT-H or ViT-G) on classification, segmentation, depth estimation, Multimodal LLM (MLLM) benchmarks, and robotic manipulation. Notably, S$^2$ achieves state-of-the-art performance in detailed understanding of MLLM on the V* benchmark, surpassing models such as GPT-4V. We examine the conditions under which S$^2$ is a preferred scaling approach compared to scaling on model size. While larger models have the advantage of better generalization on hard examples, we show that features of larger vision models can be well approximated by those of multi-scale smaller models. This suggests most, if not all, of the representations learned by current large pre-trained models can also be obtained from multi-scale smaller models. Our results show that a multi-scale smaller model has comparable learning capacity to a larger model, and pre-training smaller models with S$^2$ can match or even exceed the advantage of larger models. We release a Python package that can apply S$^2$ on any vision model with one line of code: https://github.com/bfshi/scaling_on_scales.