终结“任务定制”！M-SpecGene：一个通用的RGBT基础模型，如何重塑多模态视觉？

动机：可见光（RGB）传感器难以处理雾和低光等复杂场景，而依赖RGB和热红外（T）传感器的多光谱视觉能够实现更鲁棒的感知。

问题：现有的方法多为任务导向，通过手工定制的模型来解决特定问题。但是，这种范式受限于人工偏差，模态偏置和数据瓶颈。

分析：基础模型具有编码大量知识的能力，能够解决这些限制。但是，仍需要解决缺乏大规模数据集和RGB与T信息不平衡的问题。

数据集：

基于现有数据集，构建了一个大规模数据集RGBT550K用于自监督预训练。具体来说，从RGBT图像和视频任务数据集中选取样本，通过随机采样视频帧避免样本冗余，使用SSIM（值小于0.8）过滤缺乏目标信息和低质量样本。

方法：

• 采用基于掩码自编码器的基于Siamese的架构（提取一致的模态表示），用于跨模态自监督学习。

• 掩码策略方面，引入跨模态结构稀疏性（CMSS）指标来量化模态间的信息密度，从而能够实现由易到难的渐进式掩码策略：

1. 基于相似度（正相关）和结构方差（负相关）定义CMSS，以计算出整个数据集每个样本的信息密度m，密度越高信息量/语义越少（例如天空），密度越低信息量/语义越多。

   

2. 通过最大似然估计使用高斯混合模型（GMM）来拟合m的全局分布P(m)，这里使用了EM算法在线更新可学习参数使得P(m)逐步稳定。

   

   

   

3. 基于GMM分布设计采样函数S(x)，通过控制参数K，μ，Σ来控制采样区间x：μ越小，区间越低，CMSS越低，信息量越多，则对应前景区域。在逐步调大μ的过程中，训练也由易到难，未mask区域从前景样本->背景样本。

实验：

• 在4 类任务（检测/分割/匹配/SOD）的11 个数据集上验证了方法在下游任务上的泛化性。

• 消融实验验证了预训练模型、多模态的表征结构、掩码策略、解码器（自注意力层）深度和掩码比率的影响。

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