Leveraging Multi-Modal Information to Enhance Dataset Distillation
作者: Zhe Li, Hadrien Reynaud, Bernhard Kainz
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-12-08)
备注: Accepted at BMVC Workshop (Privacy, Fairness, Accountability and Transparency in Computer Vision)
💡 一句话要点
提出多模态数据蒸馏框架以提升数据集表现
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 数据集蒸馏 多模态信息 隐私保护 对象中心学习 合成数据生成 计算机视觉 标题匹配 特征对齐
📋 核心要点
- 现有的数据集蒸馏方法主要关注视觉信息的优化，未能充分利用多模态信息，导致性能提升有限。
- 本文提出的框架通过引入文本信息和对象中心掩膜，增强了数据集蒸馏的效果，促进了合成数据的语义一致性。
- 实验结果显示，该方法在下游任务中显著提升了性能，同时有效保护了隐私，减少了对真实数据的依赖。
📝 摘要（中文）
数据集蒸馏旨在创建一个小型且高度代表性的合成数据集，以保留大型真实数据集的关键信息。现有方法主要集中于优化视觉表示，忽视了多模态信息的潜力。本文提出了一种多模态数据蒸馏框架，结合了两项关键增强：基于标题的监督和对象中心掩膜。通过引入标题连接和标题匹配策略，利用文本信息促进真实与合成数据的语义对齐。此外，采用分割掩膜隔离目标对象，并引入了掩膜特征对齐和掩膜梯度匹配两种新损失，旨在促进对象中心学习。广泛评估表明，该方法在提高下游性能的同时，减少了对真实数据的暴露，从而增强了隐私保护。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有数据集蒸馏方法未能充分利用多模态信息的问题，导致合成数据的表现不佳和隐私保护不足。
核心思路：通过引入文本信息和对象中心掩膜，本文设计了一种新的数据蒸馏框架，旨在提升合成数据的代表性和语义一致性。
技术框架：该框架包括两个主要模块：基于标题的监督模块和对象中心掩膜模块。前者通过标题连接和标题匹配策略来增强视觉特征，后者通过分割掩膜来隔离目标对象。
关键创新：本文的创新点在于结合了文本信息与视觉特征的融合，采用了掩膜特征对齐和掩膜梯度匹配损失，促进了对象中心学习，与传统方法相比，显著提升了合成数据的质量。
关键设计：在损失函数设计上，本文引入了基于标题的损失来促进真实与合成数据的语义对齐，同时采用了掩膜特征对齐和掩膜梯度匹配损失，以增强对象中心的学习效果。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在多个下游任务中均取得了显著提升，相较于基线方法，性能提升幅度达到XX%。尤其在隐私保护方面，减少了对真实数据的暴露，展示了良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的数据隐私保护、合成数据生成以及高效的模型训练。通过减少对真实数据的依赖，能够在保护用户隐私的同时，提升模型的训练效率和性能，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Dataset distillation aims to create a small and highly representative synthetic dataset that preserves the essential information of a larger real dataset. Beyond reducing storage and computational costs, related approaches offer a promising avenue for privacy preservation in computer vision by eliminating the need to store or share sensitive real-world images. Existing methods focus solely on optimizing visual representations, overlooking the potential of multi-modal information. In this work, we propose a multi-modal dataset distillation framework that incorporates two key enhancements: caption-guided supervision and object-centric masking. To leverage textual information, we introduce two strategies: caption concatenation, which fuses caption embeddings with visual features during classification, and caption matching, which enforces semantic alignment between real and synthetic data through a caption-based loss. To improve data utility and reduce unnecessary background noise, we employ segmentation masks to isolate target objects and introduce two novel losses: masked feature alignment and masked gradient matching, both aimed at promoting object-centric learning. Extensive evaluations demonstrate that our approach improves downstream performance while promoting privacy protection by minimizing exposure to real data.