Learning from Synthetic Data for Visual Grounding

📄 arXiv: 2403.13804v2 📥 PDF

作者: Ruozhen He, Ziyan Yang, Paola Cascante-Bonilla, Alexander C. Berg, Vicente Ordonez

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-20 (更新: 2024-12-16)

备注: Project Page: https://catherine-r-he.github.io/SynGround/

💡 一句话要点

提出SynGround以利用合成数据提升视觉定位能力

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

关键词: 合成数据 视觉定位 多模态学习 数据生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有视觉与语言模型在将文本描述准确定位到图像区域方面存在性能不足的问题，尤其是在真实数据稀缺的情况下。
  2. 论文提出了SynGround，通过生成合成数据来增强模型的训练，旨在提高视觉定位的准确性和效率。
  3. 实验结果显示，使用SynGround生成的数据显著提升了ALBEF和BLIP模型在多个基准上的性能，验证了合成数据的有效性。

📝 摘要（中文）

本论文深入研究了合成训练数据在提升视觉与语言模型将文本描述与图像区域关联能力方面的有效性。我们探索了多种策略，以最佳方式生成图像-文本对和图像-文本-框三元组，使用一系列预训练模型在不同设置和对真实数据的依赖程度下进行实验。通过与合成、真实和网络爬取数据的比较分析，我们识别出影响性能差异的因素，并提出了SynGround，一个有效的合成数据生成管道。研究结果表明，SynGround能够改善现成视觉与语言模型的定位能力，并具有任意规模数据生成的潜力。使用SynGround生成的数据在RefCOCO+和Flickr30k基准上，分别提高了预训练ALBEF和BLIP模型的指向游戏准确率4.81%和17.11%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视觉与语言模型在文本描述与图像区域关联时的准确性不足，尤其是在真实数据稀缺的情况下，现有方法往往依赖于有限的真实数据，导致模型性能受限。

核心思路：论文的核心思路是通过合成数据生成管道SynGround，利用合成图像-文本对和图像-文本-框三元组来增强模型训练，从而提升模型的视觉定位能力。这样的设计旨在减少对真实数据的依赖，同时扩大训练数据的规模。

技术框架：SynGround的整体架构包括多个阶段：首先生成合成图像-文本对，然后通过预训练模型生成图像-文本-框三元组，最后进行数据筛选和优化，以确保生成数据的质量和有效性。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种有效的合成数据生成管道，能够在不同设置下生成高质量的合成数据，与现有方法相比，SynGround在数据生成的灵活性和规模上具有显著优势。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了合成数据生成的参数设置、损失函数的选择以及网络结构的设计，确保生成的数据能够有效支持模型的训练和性能提升。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细阐述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用SynGround生成的数据显著提高了预训练ALBEF和BLIP模型的指向游戏准确率，分别提升了4.81%和17.11%的绝对百分比点。这一结果在RefCOCO+和Flickr30k基准上均得到了验证，展示了合成数据在视觉定位任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理和人机交互等多个领域。通过提升视觉与语言模型的定位能力，SynGround可以应用于图像检索、自动标注、智能助手等场景，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法还可能推动合成数据在其他机器学习任务中的应用，进一步提升模型的泛化能力和性能。

📄 摘要（原文）

This paper extensively investigates the effectiveness of synthetic training data to improve the capabilities of vision-and-language models for grounding textual descriptions to image regions. We explore various strategies to best generate image-text pairs and image-text-box triplets using a series of pretrained models under different settings and varying degrees of reliance on real data. Through comparative analyses with synthetic, real, and web-crawled data, we identify factors that contribute to performance differences, and propose SynGround, an effective pipeline for generating useful synthetic data for visual grounding. Our findings show that SynGround can improve the localization capabilities of off-the-shelf vision-and-language models and offers the potential for arbitrarily large scale data generation. Particularly, data generated with SynGround improves the pointing game accuracy of a pretrained ALBEF and BLIP models by 4.81% and 17.11% absolute percentage points, respectively, across the RefCOCO+ and the Flickr30k benchmarks.