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Améliorer les modèles vision-langage avec un alignement compositionnel

Une nouvelle approche affine la connexion entre les images et le texte dans les VLMs.

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Ces dernières années, les modèles qui combinent vision et langage, appelés Vision-Language Models (VLMs), ont attiré beaucoup d'attention pour leur capacité à analyser et comprendre les relations entre les images et le texte. Ces modèles ont montré des résultats impressionnants dans diverses tâches, comme la Légende d'image et la recherche d'images basée sur du texte. Cependant, il reste des défis pour bien aligner et comprendre les relations complexes dans ces modalités.

Défis des Modèles vision-langage

Les VLMs traditionnels, comme CLIP et ALIGN, se concentrent principalement sur l'extraction de caractéristiques générales des images et du texte. Ils s'entraînent en comparant des représentations globales, ce qui peut entraîner une perte de détails importants. Un problème majeur avec beaucoup de VLMs est leur difficulté à saisir des relations plus complexes, comme lier des mots spécifiques à leurs objets correspondants dans une image ou comprendre comment différents objets se rapportent les uns aux autres.

Des études récentes ont souligné ces faiblesses. Beaucoup de modèles ne prennent pas en compte les détails fins qui composent le contenu des images et du texte. Bien que certaines approches aient proposé de meilleures façons d'aligner les caractéristiques, elles manquent souvent d'extraire des éléments significatifs qui font la différence dans la compréhension.

Introduction de l'Alignement Compositif

Pour relever ces défis, nous introduisons une nouvelle approche appelée Alignement Compositif (ComAlign). Cette stratégie se concentre sur la recherche de connexions précises entre des parties plus petites de l'image et du texte. En utilisant des paires d'images et de textes avec un minimum d'orientation, ComAlign cherche à maintenir la structure et les relations présentes dans les deux modalités.

L'objectif est de s'assurer que des éléments spécifiques dans le texte, comme les entités et les relations, trouvent leurs homologues dans l'image. Par exemple, si le texte décrit une "fleur rouge", le modèle doit aligner cette phrase avec la partie exacte de l'image où se trouve la fleur rouge.

Vue d'Ensemble de la Méthodologie

Le processus commence par l'extraction de composants détaillés des images et des textes. Dans le texte, nous identifions des entités (comme "fleur") et leurs relations (comme "est sur"). Dans les images, nous localisons les objets et les régions qui les contiennent. Nous créons ensuite une structure, semblable à un graphe, où ces entités et relations sont liées entre elles.

Après avoir extrait ces composants, nous les entrons dans un VLM de base pour obtenir des représentations initiales. ComAlign fonctionne au-dessus de ces représentations, les affinant pour s'assurer que les connexions entre images et texte peuvent capturer à la fois des résumés larges et des détails spécifiques.

Extraction des Composants

Composants Textuels

Pour l'entrée textuelle, nous extrayons divers composants. Cela inclut des mots individuels représentant des objets, comme "fleur", et des phrases descriptives qui combinent des attributs avec ces objets, comme "fleur rouge". Nous cherchons également des relations qui décrivent comment différentes entités interagissent, comme "un homme chevauchant un cheval".

Composants Visuels

Pour l'entrée visuelle, nous utilisons un détecteur d'objets. Cet outil identifie des objets spécifiques dans une image et fournit une boîte englobante autour d'eux. Cela nous permet de nous concentrer sur les parties de l'image qui correspondent aux entités mentionnées dans le texte. Nous cherchons également des relations dans les données visuelles en considérant des paires d'objets identifiés.

Représentation Graphe

Une fois que nous avons extrait nos composants, nous pouvons représenter les entités et leurs relations sous forme de graphe. Dans ce graphe, les entités sont représentées comme des nœuds, tandis que les relations entre elles sont représentées comme des arêtes. Cette représentation visuelle aide à aligner les entités correspondantes à travers les modalités.

Entraînement du Modèle

Nous entraînons notre modèle pour améliorer sa capacité à faire correspondre les éléments des images avec le texte. Le processus d'entraînement implique l'utilisation des représentations initiales générées par le VLM de base aux côtés des composants extraits de l'approche ComAlign. Cela nous permet de créer une méthode efficace pour mesurer les similarités et établir des connexions entre les deux modalités.

Appariement Fins

Un aspect crucial de notre méthode est le processus d'appariement fins. Notre modèle vise à faire correspondre chaque composant du texte à son fragment d'image correspondant. Cela nécessite de calculer des similarités non seulement au niveau de l'image entière ou du texte, mais aussi entre les entités spécifiques et les relations identifiées précédemment.

Configuration Expérimentale

Pour tester l'efficacité de ComAlign, nous l'appliquons à des ensembles de données bien connus, y compris MSCOCO et Flickr30K. Ces ensembles de données fournissent une riche source d'images associées à du texte descriptif, ce qui les rend idéaux pour évaluer la performance de notre modèle.

Métriques d'Évaluation

Nous mesurons la performance de notre modèle en fonction de sa capacité à récupérer avec précision des images correspondant à des textes spécifiques et vice versa. Nous évaluons également comment il comprend les relations complexes et les attributs à travers des benchmarks compositionnels.

Résultats et Discussion

Nos expériences révèlent des améliorations significatives dans la performance des VLMs lorsqu'on utilise ComAlign. Par exemple, lorsque cette méthode est appliquée au modèle CLIP, nous constatons des gains notables tant dans les tâches de récupération image-texte (I2T) que texte-image (T2I). Ces résultats indiquent que notre approche améliore efficacement la compréhension des relations et des entités au sein des données.

Benchmarks Compositionnels

Nous évaluons également ComAlign par rapport à plusieurs benchmarks conçus pour tester les capacités compositionnelles. Un benchmark évalue la capacité du modèle à identifier les attributs associés aux objets. Un autre mesure la capacité du modèle à comprendre les relations entre les objets dans les images.

À travers ces benchmarks, nous observons que notre méthode améliore considérablement les performances, permettant aux modèles de mieux lier des objets avec leurs attributs et de comprendre leurs relations.

Limitations

Malgré les avancées apportées par ComAlign, il existe encore certaines limites à aborder. Par exemple, bien que nous capturions les relations d'entité, nous n'explorons pas pleinement les directions de ces relations. De futures investigations pourraient améliorer la précision de notre modèle dans la compréhension d'interactions plus complexes.

Conclusion

L'Alignement Compositif représente une approche prometteuse pour améliorer les modèles vision-langage. En extrayant et en alignant efficacement des composants fins du texte et des images, nous améliorons la compréhension globale et la performance des VLMs. Notre méthode fournit une base pour explorer davantage le fossé entre l'information visuelle et textuelle.

À mesure que le domaine continue d'évoluer, les études futures peuvent s'appuyer sur notre travail pour aborder les limites existantes et améliorer encore les capacités des modèles qui intègrent la vision et le langage.

Source originale

Titre: ComAlign: Compositional Alignment in Vision-Language Models

Résumé: Vision-language models (VLMs) like CLIP have showcased a remarkable ability to extract transferable features for downstream tasks. Nonetheless, the training process of these models is usually based on a coarse-grained contrastive loss between the global embedding of images and texts which may lose the compositional structure of these modalities. Many recent studies have shown VLMs lack compositional understandings like attribute binding and identifying object relationships. Although some recent methods have tried to achieve finer-level alignments, they either are not based on extracting meaningful components of proper granularity or don't properly utilize the modalities' correspondence (especially in image-text pairs with more ingredients). Addressing these limitations, we introduce Compositional Alignment (ComAlign), a fine-grained approach to discover more exact correspondence of text and image components using only the weak supervision in the form of image-text pairs. Our methodology emphasizes that the compositional structure (including entities and relations) extracted from the text modality must also be retained in the image modality. To enforce correspondence of fine-grained concepts in image and text modalities, we train a lightweight network lying on top of existing visual and language encoders using a small dataset. The network is trained to align nodes and edges of the structure across the modalities. Experimental results on various VLMs and datasets demonstrate significant improvements in retrieval and compositional benchmarks, affirming the effectiveness of our plugin model.

Auteurs: Ali Abdollah, Amirmohammad Izadi, Armin Saghafian, Reza Vahidimajd, Mohammad Mozafari, Amirreza Mirzaei, Mohammadmahdi Samiei, Mahdieh Soleymani Baghshah

Dernière mise à jour: Sep 12, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.08206

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.08206

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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