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Count 计数

【资料图】

背景

基于对比学习的视觉语言预训练模型CLIP可以学习到丰富的视觉-文本表示，促进了很多下游任务的发展和进步，例如零样本分类、文生图等。

然而，它却有一些十分可证实的突出局限性——计数能力欠缺。在保证不影响通用能力的前提下，如何提高视觉-语言模型的定量理解能力，是本文的主要讨论内容。

Counting-aware CLIP

为什么CLIP在计数任务上表现差？

作者指出了两个导致CLIP在计数能力上欠缺的主要原因：

1）训练数据captions中，一方面，对于物体数量做精确描述的样本比较少，特别是当数量多的时候，比如6个以上时，会用一些模糊和宽泛的描述词（a group of , many, ...）；另一方面，还存在许多在计数任务上错误描述的样本。

离线检测模型自动筛选出的错误训练样本

2) 即使存在一些精确数量描述的captions样本，计数任务在训练VLM的过程中（loss计算）贡献较少，这是因为 “数量”跟“物体类别”等名词性短语相比，所包含的信息量更少，对于text,image 能否正确匹配起到的作用更小。

L = Lclip + λLcount

怎样提高CLIP的Count计数能力？

为此，作者针对性的提出了两个优化方案：

1）制作包含准确数量描述的训练数据captions. 具体的，数据制作使用了一个离线的目标检测网络，用来得到图片中的物体种类和对应的数量。

2）设计了一个训练目标（损失函数Lcount），提高计数任务重要性，使数量不匹配的caption 和图片之间的距离更远， 数量匹配的catpion和相应图片的距离更近。

损失函数Lcount只在Counting Subset中计算，其他不包含数量描述的训练数据只计算一般的Lclip。

有咩有想到人脸识别？

效果展示

经过优化的CLIP模型，图文匹配关于数量的相关性显著提升。并且，模型更加关注图片中与计数有关的区域。

图文对的相关性热图

此外，作者提出了一个叫CountBench的评测集，下图是该评测集的一些样例图片和对应的文本描述。它是从开源数据集LAION-400M 中挑选，并由模型自动生成标签，再经人工校对后所得到的。

CountBench

Open Question

多模态视觉语言模型（MLLM)一般使用冻结的视觉编码器（CLIP VIT L/14）, 同样出现上文所述的计数能力弱的问题，如果使用本文所述方法对CLIP做微调后再冻结作为视觉编码器，是否可以改善MLLM在计数问答任务上的表现呢？

老大任务已经布置了，且等一试。

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