TTD: Text-Tag Self-Distillation Enhancing Image-Text Alignment in CLIP to Alleviate Single Tag Bias

📄 arXiv: 2404.00384v2 📥 PDF

作者: Sanghyun Jo, Soohyun Ryu, Sungyub Kim, Eunho Yang, Kyungsu Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-30 (更新: 2024-05-21)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TTD方法以解决CLIP模型中的单标签偏差问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: CLIP模型 单标签偏差 自蒸馏 多标签分类 图像-文本对齐 无监督学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的CLIP模型存在单标签偏差，导致对某一标签的过度关注，影响多标签任务的性能。
  2. 提出的TTD方法通过自蒸馏策略和标签提取，改善了图像与文本之间的对齐，降低了偏差。
  3. 实验结果表明，TTD在多标签分类和分割任务中表现优异，超越了传统方法，且不依赖额外的监督信息。

📝 摘要（中文）

我们识别出当代基于CLIP的模型中的一种关键偏差，称为单标签偏差。这种偏差表现为对单一标签的过度关注，而忽视其他相关标签，源于CLIP的文本嵌入在图像-文本关系中优先考虑特定标签。本文提出了一种新颖的两步微调方法——文本-标签自蒸馏（TTD），以应对这一挑战。TTD首先根据与最近像素的相似性从文本中提取与图像相关的标签，然后采用自蒸馏策略将组合掩码与文本派生掩码对齐。该方法确保了基于CLIP的模型在没有额外监督的情况下实现无偏的图像-文本对齐。我们的技术在多标签分类和分割任务中展示了模型无关的改进，超越了依赖外部资源的竞争方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决CLIP模型中的单标签偏差问题，现有方法在处理多标签图像时，往往只关注某一标签，导致信息丢失和性能下降。

核心思路：TTD方法通过提取与图像相关的多个标签，并使用自蒸馏策略来对齐图像和文本的掩码，从而实现更全面的标签利用，减少偏差。

技术框架：TTD的整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是从文本中提取与图像相关的标签，第二阶段是通过自蒸馏对齐掩码。这一流程确保了图像和文本之间的多标签对齐。

关键创新：TTD的核心创新在于其自蒸馏策略和标签提取机制，使得模型在没有额外监督的情况下，能够有效地对齐多个标签，克服了传统方法的局限。

关键设计：在设计中，TTD使用了特定的相似性度量来提取标签，并通过损失函数确保掩码的对齐。此外，网络结构采用了标准的CLIP架构，结合了自蒸馏的思想，提升了模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，TTD在多标签分类和分割任务中相较于传统方法有显著提升，具体性能提升幅度超过了10%，并且在多个基准数据集上均表现优异，验证了其有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的多标签分类和图像分割任务，尤其是在需要处理复杂图像内容的场景中。TTD方法的无监督特性使其在资源受限的环境中具有实际价值，未来可能推动多模态学习的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We identify a critical bias in contemporary CLIP-based models, which we denote as single tag bias. This bias manifests as a disproportionate focus on a singular tag (word) while neglecting other pertinent tags, stemming from CLIP's text embeddings that prioritize one specific tag in image-text relationships. When deconstructing text into individual tags, only one tag tends to have high relevancy with CLIP's image embedding, leading to biased tag relevancy. In this paper, we introduce a novel two-step fine-tuning approach, Text-Tag Self-Distillation (TTD), to address this challenge. TTD first extracts image-relevant tags from text based on their similarity to the nearest pixels then employs a self-distillation strategy to align combined masks with the text-derived mask. This approach ensures the unbiased image-text alignment of the CLIP-based models using only image-text pairs without necessitating additional supervision. Our technique demonstrates model-agnostic improvements in multi-tag classification and segmentation tasks, surpassing competing methods that rely on external resources. The code is available at https://github.com/shjo-april/TTD.