Beyond Embeddings: The Promise of Visual Table in Visual Reasoning

📄 arXiv: 2403.18252v2 📥 PDF

作者: Yiwu Zhong, Zi-Yuan Hu, Michael R. Lyu, Liwei Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-03-27 (更新: 2024-06-17)

备注: Project page: https://github.com/LaVi-Lab/Visual-Table

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出视觉表以解决视觉推理中的知识缺失问题

🎯 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: 视觉推理 视觉表示 多模态学习 知识图谱 层次化描述

📋 核心要点

  1. 现有的视觉嵌入方法，如CLIP，虽然成功，但在视觉推理中缺乏必要的世界知识，限制了其应用。
  2. 本文提出视觉表作为一种新的视觉表示形式，通过层次化描述提供丰富的场景和对象信息，以支持视觉推理。
  3. 在11个视觉推理基准上，视觉表的表现显著优于传统方法，并且提升了多模态大语言模型的效果，展示了其广泛的应用潜力。

📝 摘要（中文）

视觉表是一种新型的视觉表示形式，旨在解决现有视觉嵌入在视觉推理中缺乏世界知识的问题。该方法通过构建层次化的视觉场景描述，包含场景描述和多个以对象为中心的描述，涵盖类别、属性和知识。视觉表的结构化和文本格式使其在可解释性和可控编辑方面具有独特优势。实验结果表明，生成的视觉表在11个视觉推理基准上显著超越了以往的结构和文本表示，并且在多模态大语言模型中持续提升性能，展示了其在视觉推理任务中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有视觉嵌入在视觉推理中缺乏世界知识的问题。传统方法往往无法提供足够的上下文信息，导致推理能力受限。

核心思路：提出视觉表作为一种层次化的视觉表示形式，包含场景描述和对象中心的多种描述，能够提供更丰富的上下文信息，支持更复杂的推理任务。

技术框架：视觉表的生成过程包括数据收集、注释和生成器训练。生成器通过小规模的标注数据进行训练，输出包含类别、属性和知识的视觉表。

关键创新：视觉表的主要创新在于其结构化和文本化的表示形式，使得其在可解释性和可控性方面优于传统的视觉嵌入。这种设计使得视觉表能够提供实例级的世界知识和详细属性。

关键设计：生成器的训练涉及特定的损失函数和网络结构设计，以确保生成的视觉表能够准确反映视觉场景的复杂性和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在11个视觉推理基准上，生成的视觉表显著超越了以往的结构和文本表示，提升幅度达到了XX%。此外，视觉表在多模态大语言模型中的应用也显示出持续的性能提升，证明了其在视觉推理任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能视觉系统、自动驾驶、机器人视觉和增强现实等。通过提供更丰富的视觉表示，视觉表能够提升这些系统在复杂场景下的推理能力，从而推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Visual representation learning has been a cornerstone in computer vision, involving typical forms such as visual embeddings, structural symbols, and text-based representations. Despite the success of CLIP-type visual embeddings, they often lack access to world knowledge critical for visual reasoning. In this work, we propose Visual Table, a novel form of visual representation tailored for visual reasoning. Visual tables are constructed as hierarchical descriptions of visual scenes, featuring a scene description and multiple object-centric descriptions covering categories, attributes, and knowledge. Thanks to the structural and textual formats, visual tables offer unique advantages over mere visual embeddings, such as interpretability and controllable editing. Furthermore, they deliver instance-level world knowledge and detailed attributes that are essential for visual reasoning. To create visual tables, we develop a generator trained on the dataset with collected, small-scale annotations. Extensive results on 11 visual reasoning benchmarks demonstrate that the generated visual tables significantly outperform previous structural and text-based representations. Moreover, they consistently enhance state-of-the-art multimodal large language models across diverse benchmarks, showcasing their potential for advancing visual reasoning tasks. Our code is available at https://github.com/LaVi-Lab/Visual-Table.