簡介

問題

Visual recognition 模型通常只能預(yù)測一組固定的預(yù)先確定的目標(biāo)類別，這限制了在現(xiàn)實世界的可擴展能力，因為對于新的視覺概念類別和新的任務(wù)領(lǐng)域需要新的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

CLIP可以在大量圖像文本對上有效地學(xué)習(xí) image-level 的視覺表征，因為大規(guī)模匹配的圖像文本對包含的視覺概念比任何預(yù)定義的概念都更廣泛，預(yù)訓(xùn)練的CLIP模型語義豐富，可以在 zero-shot 下輕松地遷移到下游的圖像分類和文本圖像檢索任務(wù)中。

為了獲得對圖像的細(xì)粒度理解(如目標(biāo)檢測、分割、人體姿態(tài)估計、場景理解、動作識別、視覺語言理解)，這些任務(wù)都非常需要 object-level 的視覺表征。

方案

這篇論文提出了 grounded language-image pretraining (GLIP) 模型，用于學(xué)習(xí)對象級、語言感知和語義豐富的視覺表征。GLIP將 object detection 和 phrase grounding 結(jié)合起來進行預(yù)訓(xùn)練。這有兩個好處：

GLIP可以同時從 detection 和 grounding 數(shù)據(jù)中訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以改進兩種任務(wù)，訓(xùn)練一個優(yōu)秀的 grounding 模型；

GLIP可以通過 self-training 的方式生成 grounding boxes(即偽標(biāo)簽)來利用大量的圖像文本對數(shù)據(jù)，使學(xué)習(xí)到的視覺表征具有豐富的語義。

實驗上，作者對27M grounding data 進行預(yù)訓(xùn)練(包括3M人工注釋和24M網(wǎng)絡(luò)爬取的圖像文本對)。訓(xùn)練學(xué)習(xí)到的視覺表征在各種目標(biāo)級別的識別任務(wù)中都具有較強的zero/few shot遷移能力。

當(dāng)直接在COCO和LVIS上評估(預(yù)訓(xùn)練期間沒有訓(xùn)練COCO中的圖像)時，GLIP分別達(dá)到 49.8 AP和 26.9 AP；

當(dāng)在COCO上進行微調(diào)后，在val上達(dá)到 60.8 AP，在test-dev上達(dá)到 61.5 AP，超過了之前的SoTA模型。

主要貢獻

「1、Unifying detection and grounding by reformulating object detection as phrase grounding」

改變了檢測模型的輸入：不僅輸入圖像，還輸入 text prompt(包含檢測任務(wù)的所有候選類別)。例如，COCO目標(biāo)檢測任務(wù)的 text prompt 是由80個COCO對象類別名組成的文本字符串，如圖2(左)所示。通過將 object classification logits 替換為 word-region alignment 分?jǐn)?shù)(例如視覺region和文本token的點積)，任何 object detection 模型都可以轉(zhuǎn)換為 grounding 模型，如圖2(右)所示。與僅在最后點積操作融合視覺和語言的CLIP不同，GLIP利用跨模態(tài)融合操作，具有了深度的跨模態(tài)融合的能力。

「2、Scaling up visual concepts with massive image-text data」

給定 grounding 模型(teacher)，可以自動生成大量圖像-文本對數(shù)據(jù)的 grounding boxes 來擴充GLIP預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中 noun phrases 由NLP解析器檢測，圖3為兩個 boxes 的示例，teacher模型可以定位到困難的概念，如注射器、疫苗、美麗的加勒比海綠松石，甚至抽象的單詞(視圖)。在這種語義豐富的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練可以生成語義豐富的student模型。

「3、Transfer learning with GLIP: one model for all」

GLIP可以有效的遷移到各種任務(wù)中，而只需要很少甚至不需要額外的人工標(biāo)注。此外，當(dāng)特定于任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)可用時，也不必微調(diào)整個模型，只需微調(diào)特定于任務(wù)的 prompt embedding，同時凍結(jié)模型參數(shù)。

相關(guān)工作

標(biāo)準(zhǔn)的 object detection 模型只能推理固定的對象類別，如COCO，而這種人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)擴展成本很高。GLIP將 object detection 定義為 phrase grounding，可以推廣到任何目標(biāo)檢測任務(wù)。

CLIP和ALIGN在大規(guī)模圖像-文本對上進行跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)，可以直接進行開放類別的圖像分類。GLIP繼承了這一研究領(lǐng)域的語義豐富和語言感知的特性，實現(xiàn)了SoTA對象檢測性能，并顯著提高了對下游檢測任務(wù)的可遷移能力。

方法

Grounded Language Image Pre-training

在概念上，object detection 與 phrase grounding 具有很大的相似性，它們都尋求對對象進行本地化(即學(xué)習(xí)到并能檢測這種對象的類別)，并將其與語義概念對齊。

a、Unified Formulation

「Background: object detection」

標(biāo)準(zhǔn)的檢測模型將一張圖像輸入 visual encoder(CNN或Transformer)，提取 region/box 特征(圖2底部)，每個 region/box 特征輸入兩個 prediction heads，即分類器(分類損失)和回歸器(定位損失)。在兩階段檢測器中，還有一個分離的RPN層用以區(qū)分前景、背景和改善anchors，因為RPN層沒有用到目標(biāo)類別的語義信息，我們將其損失合并到定位損失。

「Object detection as phrase grounding」

作者不是將每個 region/box 分類為c類，而是將檢測任務(wù)重新定義為一個 grounding 任務(wù)，通過將每個 region 與文本 prompt(Prompt = "Detect: person, bicycle, car, ... , toothbrush") 中的c個phrases 進行 grounding/aligning(圖2)。在 grounding 模型中，計算圖像區(qū)域和prompt中的word之間的對齊分?jǐn)?shù):

其中 為圖像編碼器， 為文本編碼器，通過 和上一小節(jié)提到的分類損失、定位損失，共三個損失端到端進行訓(xùn)練。到這里，會有一個問題，如圖2中間所示，子詞的數(shù)量 是要大于文本 prompt 的 phrases 數(shù)量 的，這是因為：

有一些phrase包含多個word，例如‘traffic light’；

一些單詞會切分為多個子詞，例如‘toothbrush’會切分為‘tooth#’和‘#brush’；

一些token為added token或special token，不屬于要識別的類別；

在token詞表中會添加一個[NoObj] token。

因此，如果一個phrase是正匹配某個visual region，便將所有子詞正匹配，而將所有的added token負(fù)匹配所有的visual region，這樣將原始的分類損失擴展為。

「Equivalence between detection and grounding」

通過上述方法，將任意detection 模型轉(zhuǎn)化為grounding模型，且理論上訓(xùn)練和推理都是等價的。由于語言編碼器的自由形式的輸入，預(yù)訓(xùn)練的phrase grounding模型可以直接應(yīng)用于任何目標(biāo)檢測任務(wù)。

b、Language-Aware Deep Fusion

在公式3中，圖像和文本由單獨的編碼器編碼，只在最后融合以計算對齊分?jǐn)?shù)，這種模型為晚期融合模型，而在視覺語言任務(wù)中，視覺和語言特征的深度融合是必要的。

因此，作者在圖像和語言編碼器之間引入了深度融合，融合最后幾個編碼層中的圖像和文本信息，如圖2(中)所示。具體來說，當(dāng)使用DyHead作為圖像編碼器，BERT作為文本編碼器時，深度融合編碼器為：

跨模態(tài)交互由跨模態(tài)多頭注意力(X-MHA)(4)實現(xiàn)，然后是單模態(tài)融合，并在(5)和(6)中更新。在沒有添加上下文向量(視覺模態(tài)和語言模態(tài))的情況下，模型即為后期融合模型。

在跨模態(tài)多頭注意力(XMHA)(4)中，每個head通過關(guān)注另一個模態(tài)來計算一個模態(tài)的上下文向量：

深度融合(4)-(6)有兩個好處：

提高了 phrase grounding 性能；

使學(xué)習(xí)到的視覺表征是語言感知的。

因此模型的預(yù)測是以文本prompt為條件的。

c、Pre-training with Scalable Semantic-Rich Data

GLIP模型可以在檢測和更重要的grounding數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，作者表明，grounding數(shù)據(jù)可以提供豐富的語義，以促進本地化，可以以self-training的方式擴展。

Grounding 數(shù)據(jù)涵蓋了更多的視覺概念詞匯，因此作者擴展了詞匯表，幾乎涵蓋了 grounded captions 中出現(xiàn)的任何概念，例如，F(xiàn)lickr30K包含44,518個惟一的phrase，而VG Caption包含110,689個惟一phrase。

實驗

GLIP variants

經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練，GLIP可以輕松地應(yīng)用于 grounding 和 detection 任務(wù)，在三個基準(zhǔn)上顯示了強大的域遷移性能：

COCO，包含80個類別；

LVIS包含1000個類別；

Flickr30K用以 phrase grounding任務(wù)。

作者訓(xùn)練了5個GLIP變種模型(表1)用以消融，其中GoldG是指0.8M人類標(biāo)注的grounding數(shù)據(jù)，包括Flickr30K, VG Caption和GQA，并且已經(jīng)從數(shù)據(jù)集中刪除了COCO圖像，Cap4M和Cap24M是指網(wǎng)絡(luò)收集的圖文對。

a、Zero-Shot and Supervised Transfer on COCO

表2可以看到，GLIP模型實現(xiàn)了強大的zero-shot和有監(jiān)督(即Fine-Tune)性能。GLIP-T(C)達(dá)到46.7 AP，超過了Faster RCNN，GLIP-L達(dá)到49.8 AP，超過DyHead-T。

在有監(jiān)督下，GLIP-T比標(biāo)準(zhǔn)DyHead提高5.5 AP (55.2 vs 49.7)。通過swin-large作為主干，GLIP-L超越了COCO上當(dāng)前的SoTA，在2017val上達(dá)到了60.8 AP，在test-dev上達(dá)到了61.5 AP。

b、Zero-Shot Transfer on LVIS

表3可以看到，GLIP在所有類別上都展示了強大的zero-shot性能。

c、Phrase Grounding on Flickr30K Entities

帶有GoldG(第3行)的GLIP-T實現(xiàn)了與帶有GoldG+的MDETR相似的性能，這是因為引入了Swin Transformer、DyHead模塊和深度融合模塊。擴展訓(xùn)練數(shù)據(jù)的(GLIP-L)可以達(dá)到87.1 Recall@1，比之前的SoTA高出2.8點。

總結(jié)

GLIP將 object detection 和 phrase grounding 任務(wù)統(tǒng)一起來，以學(xué)習(xí)對象級的、語言感知的和語義豐富的視覺表征。在預(yù)訓(xùn)練之后，GLIP在完善的基準(zhǔn)測試和13個下游任務(wù)的zero-shot和fine-tune設(shè)置方面顯示了有競爭力的結(jié)果。

審核編輯：劉清