Perception Encoder：基于视觉 - 语言学习的先进图像与视频理解编码器，多任务表现卓越
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全文摘要
本文提出了一种先进的图像和视频理解编码器——Perception Encoder（PE），其通过简单的视觉-语言学习进行训练。传统视觉编码器依赖多种针对特定下游任务的预训练目标，而本研究表明，仅通过对比视觉-语言训练就能生成适用于下游任务的强大通用嵌入，前提是这些嵌入位于网络中间层。为此，作者引入语言对齐和空间对齐两种方法，分别用于多模态语言建模和密集预测。结合核心对比检查点，PE系列模型在零样本图像和视频分类与检索、文档/图像/视频问答以及检测、深度估计和跟踪等空间任务上均实现了先进性能。此外，PE不仅在分类和检索任务上超越现有模型，还能通过对齐调优内部特征，将大规模对比预训练的能力转移至下游任务。实验证明，PE在多项任务上优于基于标题生成和空间自监督预训练的模型，其强大的中间层特征可媲美甚至超越顶级预训练模型。为推动进一步研究，作者开源了模型、代码及包含合成和人工标注视频的新数据集。
论文方法
方法描述
- 模型构成：PE由核心对比性检查点和两种对齐方法组成。核心对比性检查点通过简单的vision-language训练获得强大、通用的特征，这些特征隐藏在中间层。语言对齐用于多模态语言建模，空间对齐用于密集预测。
- 训练阶段：
- 图像预训练：使用大规模图像文本数据，强化对比性损失，以获取图像的有效特征。
- 视频增强：基于合成的视频文本数据，利用视频数据引擎进行处理，提升模型对视频的理解能力。
- 模型规模：涵盖从B到G规模（模型大小），对于小规模模型采用教师模型知识蒸馏进行优化。
方法改进
与传统基于监督学习的图像和视频分类方法相比，PE无需手动标记大量训练数据，而是通过无监督的对比学习自动学习图像和视频之间的关系，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，减少了人力和时间成本。此外，语言对齐和空间对齐方法的引入，进一步提升了模型在特定下游任务中的性能。
解决的问题
传统图像和视频分类依赖大量人工标注数据进行监督学习训练，存在人力和时间成本高、难以涵盖所有情况等问题。PE和其相关方法利用大规模无标签数据集和自动化数据生成方法，实现了高效、准确地学习图像和视频之间的关系，解决了传统方法的不足。
论文实验
本文对PE模型进行了多方面的实验验证：
- PEcore的性能对比实验：在零样本图像分类任务中，PEcoreG在多个数据集上超越现有最佳模型，如在ImageNet分类任务中准确率达86.6%；在细粒度分类任务中平均提升1.0%，在ObjectNet上提升11.8%。在零样本视频分类任务中，PEcoreG显著优于其他视频模型，平均提升3.9%。在视频检索任务中，PEcoreG相比SigLIP2-g-opt提升11.1%。在PVD基准测试中，PEcoreG在文本到视频检索任务上比InternVL高出13.6%，在视频到文本检索任务上高出9.5%。
- PEcore的零样本分类和检索实验：验证了PEcore对未见过的数据具有很强的泛化能力。
- PEcore的多模态语言模型实验：将PEcore用于构建新的语言模型，结果显示能有效提高语言模型的性能。
- PEcore的可视化分析实验：通过对PEcore不同层的分析，揭示其内部特征的学习情况，为进一步优化提供参考。
论文总结
文章优点
- 提出了由PEcore、PElang和PEspatial等多个基础模型组成的Perception Encoder (PE)框架。
- 在零样本图像识别、视频理解等多种任务上取得了先进性能。
- 成功将无监督预训练与有监督微调相结合，通过使用大规模视频数据集和多阶段训练策略，提高了模型在各种下游任务上的泛化能力。
- 对每个模块都进行了详细介绍和实验验证，便于读者深入了解其设计和效果。
方法创新点
- 构建了全新的视觉-语言编码器架构，融合多个基础模型优点，并通过融合不同层特征提升性能。
- 利用大规模视频数据集进行无监督预训练，增强了模型的泛化能力和适应性。
- 采用多阶段训练策略，结合无监督预训练与有监督微调，进一步提高模型性能。
未来展望
- 可尝试将PE与基于注意力机制的模型或生成式模型等其他类型模型结合，以提升性能。
- 探索在自然语言处理或推荐系统等更广泛领域中应用PE。
- 研究优化PE的训练过程，降低计算成本并提高效率。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
