Cross Modal Fine-Grained Alignment via Granularity-Aware and Region-Uncertain Modeling

📄 arXiv: 2511.07710v3 📥 PDF

作者: Jiale Liu, Haoming Zhou, Yishu Liu, Bingzhi Chen, Yuncheng Jiang

分类: cs.CV, cs.MM

发布日期: 2025-11-11 (更新: 2025-11-29)

备注: 10 pages, 6 figures, accepted by AAAI 2026

💡 一句话要点

提出粒度感知和区域不确定性建模的跨模态细粒度对齐方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 细粒度对齐 跨模态学习 图像文本对齐 不确定性建模 高斯混合模型

📋 核心要点

  1. 现有细粒度图像-文本对齐方法缺乏对视觉和文本token重要性的有效评估，导致复杂场景泛化性差。
  2. 论文提出结合显著性感知和粒度感知建模，以及区域级不确定性建模的统一方法，提升对齐精度。
  3. 在Flickr30K和MS-COCO数据集上，该方法在多种骨干网络上取得SOTA性能，提升了鲁棒性和可解释性。

📝 摘要（中文）

细粒度图像-文本对齐是多模态学习中的关键挑战，支撑着视觉问答、图像描述和视觉-语言导航等重要应用。与全局对齐不同，细粒度对齐需要在局部视觉区域和文本标记之间建立精确的对应关系，但常常受到噪声注意力机制和过度简化的跨模态关系建模的阻碍。本文指出现有方法的两个根本局限性：缺乏鲁棒的模态内机制来评估视觉和文本标记的重要性，导致在复杂场景中泛化能力差；以及缺乏细粒度的不确定性建模，无法捕捉区域-词对应关系的一对多和多对一性质。为了解决这些问题，我们提出了一种统一的方法，结合了显著性感知和粒度感知建模以及区域级不确定性建模。我们的方法利用模态特定的偏差来识别显著特征，而无需依赖脆弱的跨模态注意力，并将区域特征表示为高斯混合分布，以捕捉细粒度的不确定性。在Flickr30K和MS-COCO上的大量实验表明，我们的方法在各种骨干网络架构上都取得了最先进的性能，显著提高了细粒度图像-文本对齐的鲁棒性和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有细粒度图像-文本对齐方法难以准确建立局部视觉区域和文本标记之间的对应关系。主要痛点在于：一是缺乏鲁棒的模态内机制来评估视觉和文本token的重要性，导致在复杂场景中泛化能力差；二是缺乏细粒度的不确定性建模，无法捕捉区域-词对应关系的一对多和多对一性质。

核心思路：论文的核心思路是同时关注模态内的显著性以及模态间对应关系的不确定性。通过模态特定的偏差来识别显著特征，避免依赖脆弱的跨模态注意力。同时，使用高斯混合模型来表示区域特征，捕捉细粒度的不确定性，从而更准确地建模区域-词的对应关系。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：分别提取图像区域和文本token的特征。2) 显著性感知和粒度感知建模模块：利用模态特定的偏差来识别显著特征。3) 区域级不确定性建模模块：将区域特征表示为高斯混合分布。4) 对齐模块：基于上述特征表示，进行细粒度的图像-文本对齐。

关键创新：最重要的技术创新点在于同时考虑了模态内的显著性和模态间对应关系的不确定性。与现有方法相比，该方法不再依赖于脆弱的跨模态注意力，而是通过模态特定的偏差来识别显著特征。此外，使用高斯混合模型来表示区域特征，能够更准确地建模区域-词的对应关系。

关键设计：在区域级不确定性建模模块中，区域特征被表示为高斯混合分布，每个高斯分量代表一种可能的区域特征。混合模型的参数（均值、方差、混合系数）通过学习得到。损失函数的设计需要同时考虑对齐的准确性和不确定性的建模。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

该方法在Flickr30K和MS-COCO数据集上取得了SOTA性能。实验结果表明，该方法在各种骨干网络架构上都能够显著提高细粒度图像-文本对齐的精度和鲁棒性。与现有方法相比，该方法在对齐准确率上有显著提升，并且具有更好的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于视觉问答、图像描述、视觉-语言导航等领域。通过提升细粒度图像-文本对齐的精度和鲁棒性，可以提高这些应用在复杂场景下的性能。此外，该研究提出的不确定性建模方法也为其他多模态学习任务提供了新的思路，具有重要的实际价值和潜在的未来影响。

📄 摘要（原文）

Fine-grained image-text alignment is a pivotal challenge in multimodal learning, underpinning key applications such as visual question answering, image captioning, and vision-language navigation. Unlike global alignment, fine-grained alignment requires precise correspondence between localized visual regions and textual tokens, often hindered by noisy attention mechanisms and oversimplified modeling of cross-modal relationships. In this work, we identify two fundamental limitations of existing approaches: the lack of robust intra-modal mechanisms to assess the significance of visual and textual tokens, leading to poor generalization in complex scenes; and the absence of fine-grained uncertainty modeling, which fails to capture the one-to-many and many-to-one nature of region-word correspondences. To address these issues, we propose a unified approach that incorporates significance-aware and granularity-aware modeling and region-level uncertainty modeling. Our method leverages modality-specific biases to identify salient features without relying on brittle cross-modal attention, and represents region features as a mixture of Gaussian distributions to capture fine-grained uncertainty. Extensive experiments on Flickr30K and MS-COCO demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance across various backbone architectures, significantly enhancing the robustness and interpretability of fine-grained image-text alignment.