Learning Through Little Eyes: Attribute Discrimination Beyond Objects

📄 arXiv: 2512.18951v1 📥 PDF

作者: Patrick Batsell, Tsutsui Satoshi, Bihan Wen

分类: cs.LG

发布日期: 2025-12-22

💡 一句话要点

通过婴儿视角学习：探索超越物体的属性辨别能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 婴儿视角学习 属性辨别 对比学习 计算机视觉 CLIP模型

📋 核心要点

  1. 现有基于婴儿自我中心视频的对比学习模型主要关注物体类别识别，忽略了婴儿对物体属性（如颜色、大小、纹理）的辨别能力。
  2. 论文提出一个基准数据集，系统性地改变颜色、大小和纹理等属性，用于评估模型在类内属性识别方面的能力。
  3. 实验结果表明，CVCL在大小辨别上优于CLIP，而CLIP在颜色辨别上更胜一筹，两者在纹理的语言关联上均存在不足。

📝 摘要（中文）

婴儿在生命最初两年不仅学会识别物体类别，还能辨别颜色、大小和纹理等细粒度属性。先前工作Childs View for Contrastive Learning (CVCL) 是一种基于婴儿自我中心视频训练的CLIP风格模型，作为早期婴儿学习的计算模型，但它仅关注类别级别的识别。本文旨在探究婴儿尺度的学习是否支持属性辨别。为此，我们引入了一个基准，系统地改变颜色、大小和纹理，从而对类内属性识别进行受控测试。将CVCL与CLIP进行比较表明存在明显差异。CVCL在大小辨别方面表现更好，而CLIP在颜色辨别方面准确率更高。两种模型都在图像嵌入中表示纹理，但未能将纹理在语言上进行关联，表明视觉和语言空间之间存在差距。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究基于婴儿视角学习的模型是否具备辨别物体属性（颜色、大小、纹理）的能力。现有方法，如CVCL，主要关注物体类别的识别，忽略了婴儿在早期学习过程中对物体属性的辨别能力。因此，如何评估和提升模型在属性辨别方面的性能是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个系统性的基准数据集，该数据集在同一物体类别下，系统性地改变颜色、大小和纹理等属性，从而能够对模型在类内属性识别方面的能力进行受控测试。通过比较CVCL和CLIP在这一基准上的表现，可以深入了解婴儿视角学习模型在属性辨别方面的优势和不足。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1）构建属性辨别基准数据集：该数据集包含多种物体类别，每个类别下包含不同颜色、大小和纹理的样本。2）使用CVCL和CLIP模型对基准数据集进行测试，提取图像嵌入。3）设计评估指标，用于衡量模型在颜色、大小和纹理辨别方面的准确率。4）分析CVCL和CLIP在不同属性辨别任务上的表现差异，并探讨其原因。

关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了一个用于评估模型属性辨别能力的基准数据集，该数据集能够系统性地控制颜色、大小和纹理等属性的变化。2）通过对比CVCL和CLIP在属性辨别任务上的表现，揭示了婴儿视角学习模型在大小辨别方面的优势，以及在纹理语言关联方面的不足。

关键设计：论文的关键设计包括：1）基准数据集的构建：确保数据集包含足够多的物体类别和属性变化，以保证评估的可靠性。2）评估指标的选择：选择合适的评估指标，能够准确衡量模型在不同属性辨别任务上的性能。3）模型参数设置：CVCL和CLIP模型使用默认参数，以保证实验的公平性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CVCL在大小辨别方面优于CLIP，而CLIP在颜色辨别方面表现更好。两种模型都能在图像嵌入中表示纹理，但都未能有效地将纹理与语言关联起来。例如，CVCL在大小属性辨别上取得了显著的优势，这表明婴儿视角学习可能更侧重于对物体大小的感知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能的计算机视觉系统，使其能够像婴儿一样理解和辨别物体属性，从而提升图像识别、物体检测和场景理解等任务的性能。此外，该研究还有助于深入理解人类早期认知发展，为教育和儿童发展提供新的启示。

📄 摘要（原文）

Infants learn to recognize not only object categories but also fine grained attributes such as color, size, and texture within their first two years of life. Prior work explores Childs View for Contrastive Learning (CVCL), a CLIP style model trained on infant egocentric video as a computational model of early infant learning, but it focuses only on class level recognition. This leaves it unclear whether infant scale learning also supports attribute discrimination. To address this, we introduce a benchmark that systematically varies color, size, and texture, allowing controlled tests of within class attribute recognition. Comparing CVCL with CLIP shows clear differences. CVCL is better at size discrimination, while CLIP achieves higher accuracy on color discrimination. Both models represent texture in image embeddings but fail to ground texture linguistically, suggesting a gap between visual and language spaces.