Seeing Beyond Classes: Zero-Shot Grounded Situation Recognition via Language Explainer

📄 arXiv: 2404.15785v1 📥 PDF

作者: Jiaming Lei, Lin Li, Chunping Wang, Jun Xiao, Long Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-24

💡 一句话要点

提出语言解释器以解决零样本场景识别问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 零样本学习 场景识别 语言模型 多模态学习 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂场景识别中面临诸多挑战，如动词概念模糊、语义角色定位不准确和上下文相关名词预测困难。
  2. 论文提出的LEX方法通过引入动词、定位和名词解释器，增强了模型对不同动词类的理解和语义角色的定位能力。
  3. 在SWiG数据集上的实验结果显示，LEX在零样本场景识别任务中显著提升了模型性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本论文提出了一种新的零样本基础的场景识别方法，通过语言解释器（LEX）显著提升模型的综合能力。传统的基于类别的提示在处理复杂的场景识别任务时存在局限性，如难以区分模糊的动词概念和准确定位语义角色。为了解决这些问题，LEX引入了三个辅助解释器：动词解释器、定位解释器和名词解释器，分别用于增强动词类的可区分性、提升语义角色的精确定位和确保上下文相关的名词识别。通过在SWiG数据集上的广泛验证，证明了LEX在零样本场景识别中的有效性和互操作性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决零样本场景识别中的复杂任务，现有方法在动词识别、语义角色定位和名词识别方面存在局限性，难以处理模糊概念和上下文信息。

核心思路：论文提出的LEX方法通过引入三个辅助解释器，分别针对动词、语义角色和名词进行解释，从而提升模型的理解能力和识别精度。

技术框架：LEX的整体架构包括三个主要模块：动词解释器生成动词描述，定位解释器重构模板以增强理解，名词解释器提供场景特定的名词描述，形成完整的场景理解流程。

关键创新：LEX的核心创新在于引入了语言解释器的概念，通过解释器增强模型对复杂场景的理解能力，与传统的基于类别的提示方法相比，显著提升了模型的性能。

关键设计：在设计中，动词解释器生成的描述增强了动词类的可区分性，定位解释器通过重构模板提升了语义角色的定位精度，名词解释器确保了名词识别的上下文相关性，整体提升了模型的综合能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在SWiG数据集上的实验结果表明，LEX方法在零样本场景识别任务中相较于基线模型显著提升了性能，具体提升幅度达到XX%，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、机器人交互等场景理解任务。通过提升模型在复杂场景中的识别能力，LEX能够为实际应用提供更准确的决策支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Benefiting from strong generalization ability, pre-trained vision language models (VLMs), e.g., CLIP, have been widely utilized in zero-shot scene understanding. Unlike simple recognition tasks, grounded situation recognition (GSR) requires the model not only to classify salient activity (verb) in the image, but also to detect all semantic roles that participate in the action. This complex task usually involves three steps: verb recognition, semantic role grounding, and noun recognition. Directly employing class-based prompts with VLMs and grounding models for this task suffers from several limitations, e.g., it struggles to distinguish ambiguous verb concepts, accurately localize roles with fixed verb-centric template1 input, and achieve context-aware noun predictions. In this paper, we argue that these limitations stem from the mode's poor understanding of verb/noun classes. To this end, we introduce a new approach for zero-shot GSR via Language EXplainer (LEX), which significantly boosts the model's comprehensive capabilities through three explainers: 1) verb explainer, which generates general verb-centric descriptions to enhance the discriminability of different verb classes; 2) grounding explainer, which rephrases verb-centric templates for clearer understanding, thereby enhancing precise semantic role localization; and 3) noun explainer, which creates scene-specific noun descriptions to ensure context-aware noun recognition. By equipping each step of the GSR process with an auxiliary explainer, LEX facilitates complex scene understanding in real-world scenarios. Our extensive validations on the SWiG dataset demonstrate LEX's effectiveness and interoperability in zero-shot GSR.