Learn "No" to Say "Yes" Better: Improving Vision-Language Models via Negations

📄 arXiv: 2403.20312v1 📥 PDF

作者: Jaisidh Singh, Ishaan Shrivastava, Mayank Vatsa, Richa Singh, Aparna Bharati

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-29

备注: 14 pages + 6 figures in main manuscript (excluding references)

期刊: WACV 2025 pages(7991-8001)

💡 一句话要点

提出CC-Neg数据集与CoN-CLIP框架以改善视觉语言模型对否定的理解

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

关键词: 视觉语言模型 否定理解 多模态学习 数据集构建 对比损失 图像分类 语义匹配

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型在处理文本描述时存在混淆，无法有效理解否定词的语义影响。
  2. 本文提出CC-Neg数据集和CoN-CLIP框架，通过修改对比损失来改善模型对否定的理解能力。
  3. 实验结果表明，CoN-CLIP在多个数据集上实现了3.85%的准确率提升，并在复杂基准测试中超越了CLIP。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型（VLMs）将文本描述视为一个整体，导致对提示中各个概念的混淆，从而影响视觉语义匹配和推理。本文强调了流行VLM（如CLIP）在理解否定（如“not”）方面的局限性。为此，我们提出了CC-Neg数据集，包含228,246张图像及其真实和否定的描述。结合对CLIP对比损失的修改，我们提出的CoN-CLIP框架在理解否定方面有了显著提升，零-shot图像分类的top-1准确率平均提高了3.85%。此外，CoN-CLIP在SugarCREPE等复杂组合基准上超越CLIP 4.4%，展示了对文本中对象、关系和属性的组合理解能力。整体而言，我们的工作通过引入数据集和框架，增强了图像与文本之间的语义关联，提升了大规模基础模型的效率与可及性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型在处理文本中的否定词时的理解不足，导致语义匹配和推理能力的下降。现有模型如CLIP未能有效区分提示中的各个概念，尤其是在涉及否定时。

核心思路：我们提出了CC-Neg数据集，包含真实描述及其否定形式，以便于模型在训练时能够学习到否定词的语义影响。同时，设计了CoN-CLIP框架，通过修改对比损失来增强模型对否定的理解。

技术框架：CoN-CLIP框架包括数据预处理、模型训练和评估三个主要模块。首先，使用CC-Neg数据集进行训练，接着通过调整对比损失函数来优化模型的学习过程，最后在多个数据集上进行评估以验证模型性能。

关键创新：最重要的创新在于引入了CC-Neg数据集和相应的训练框架，使得模型能够更好地理解文本中的否定词，从而提升了视觉语义匹配的准确性。与现有方法相比，CoN-CLIP在处理复杂的组合性任务时表现出更强的能力。

关键设计：在模型训练中，我们对CLIP的对比损失进行了修改，以便更好地捕捉否定词的语义影响。此外，数据集的构建确保了多样性和覆盖面，使得模型能够在不同场景下进行有效学习。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CoN-CLIP在零-shot图像分类任务中实现了3.85%的top-1准确率提升，并在SugarCREPE等复杂组合基准上超越了CLIP 4.4%。这些结果表明，CoN-CLIP在理解文本中的否定词方面具有显著优势，展示了更强的组合理解能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能图像检索、自动图像标注以及人机交互等。通过改善视觉语言模型对否定的理解，能够提升这些应用的准确性和用户体验。未来，该研究还可能推动更广泛的多模态学习研究，促进不同模态之间的深度融合与理解。

📄 摘要（原文）

Existing vision-language models (VLMs) treat text descriptions as a unit, confusing individual concepts in a prompt and impairing visual semantic matching and reasoning. An important aspect of reasoning in logic and language is negations. This paper highlights the limitations of popular VLMs such as CLIP, at understanding the implications of negations, i.e., the effect of the word "not" in a given prompt. To enable evaluation of VLMs on fluent prompts with negations, we present CC-Neg, a dataset containing 228,246 images, true captions and their corresponding negated captions. Using CC-Neg along with modifications to the contrastive loss of CLIP, our proposed CoN-CLIP framework, has an improved understanding of negations. This training paradigm improves CoN-CLIP's ability to encode semantics reliably, resulting in 3.85% average gain in top-1 accuracy for zero-shot image classification across 8 datasets. Further, CoN-CLIP outperforms CLIP on challenging compositionality benchmarks such as SugarCREPE by 4.4%, showcasing emergent compositional understanding of objects, relations, and attributes in text. Overall, our work addresses a crucial limitation of VLMs by introducing a dataset and framework that strengthens semantic associations between images and text, demonstrating improved large-scale foundation models with significantly reduced computational cost, promoting efficiency and accessibility.