洞見 - Computer Vision - # Probabilistic Vision-Language Models

基於機率的語言圖像預訓練：利用不確定性增強視覺語言理解

Q: ProLIP 如何與其他多模態任務（如視頻文本檢索）相結合？

ProLIP 作為一個機率性的視覺語言模型，可以透過以下方式與視頻文本檢索等多模態任務相結合： 視頻表示的機率性嵌入： 可以將 ProLIP 的概念擴展到視頻領域。利用類似於圖像編碼器的方式，可以使用時間卷積網絡 (3D-CNN) 或 Transformer-based 模型（如 TimeSformer）來提取視頻特徵，並將其映射到機率性嵌入空間。 跨模態機率性匹配： 可以使用 ProLIP 中的機率性距離度量方法（如 CSD）來計算視頻和文本嵌入之間的相似性。這將考慮到視頻和文本表示中的不確定性，從而實現更魯棒的匹配。 利用不確定性進行排序和過濾： 在視頻文本檢索中，可以使用 ProLIP 估計的不確定性來對檢索結果進行排序。例如，可以優先考慮不確定性較低的視頻-文本對，因為它們更有可能相關。此外，可以設置不確定性閾值來過濾掉不確定的匹配。 結合時間信息： 對於視頻文本檢索，需要考慮時間信息。可以將視頻分割成多個片段，並使用 ProLIP 分別提取每個片段的特徵。然後，可以聚合這些片段級別的嵌入，例如使用注意力機制，以獲得最終的視頻表示。 總之，ProLIP 的機率性嵌入和匹配方法可以自然地擴展到視頻文本檢索等多模態任務中，從而提高檢索性能和可解釋性。

Q: ProLIP 中使用的機率方法是否會增加模型訓練和推理的計算成本？

是的，與確定性方法相比，ProLIP 中使用的機率方法會增加模型訓練和推理的計算成本，主要體現在以下幾個方面： 不確定性估計： ProLIP 需要額外的計算來估計每個輸入的不確定性。例如，使用 [UNC] token 需要額外的線性層計算。 機率性距離度量： ProLIP 使用 CSD 等機率性距離度量方法來計算嵌入之間的相似性，這比計算歐式距離等確定性距離度量方法的計算成本更高。 Inclusion Loss 的計算： Inclusion Loss 的計算涉及到高斯分佈的積分，這也需要額外的計算資源。 然而，ProLIP 透過以下方式在一定程度上減輕了計算成本的增加： 高效的不確定性估計： 與其他需要專門模組來估計不確定性的方法相比，ProLIP 使用 [UNC] token 的方式更加高效，只需要少量額外的參數。 簡化的機率分佈： ProLIP 使用對角協方差矩陣的高斯分佈來建模嵌入，這簡化了機率計算，降低了計算複雜度。 Inclusion Loss 的近似計算： 在實踐中，可以使用數值方法來近似計算 Inclusion Loss，從而降低計算成本。 總體而言，ProLIP 在模型性能和計算成本之間取得了平衡。雖然機率性方法帶來了一定的計算開銷，但 ProLIP 透過高效的設計和實現，將其控制在可接受的範圍內。

Q: 如何利用 ProLIP 估計的不確定性來提高模型的魯棒性和可信任度？

ProLIP 估計的不確定性為提高模型的魯棒性和可信任度提供了寶貴的信息，可以應用於以下幾個方面： 識別和處理不確定的預測： 對於不確定性較高的預測結果，模型可以選擇拒絕做出決策，或者將其交由人工處理。例如，在圖像分類任務中，如果模型對某個圖像的分類不確定性很高，可以將其標記為“無法識別”，或者提供多個可能的分類結果及其對應的置信度。 主動學習和數據增強： 模型可以利用不確定性來指導數據收集和標註過程。例如，可以優先選擇模型不確定性較高的樣本進行標註，或者使用數據增強技術生成更多樣本，以提高模型在這些樣本上的性能。 模型校準： 模型校準是指模型預測的置信度与其真實準確率相匹配的程度。ProLIP 估計的不確定性可以用於校準模型，例如使用 Platt scaling 或 isotonic regression 等方法。 異常檢測： 在某些應用場景中，不確定性較高的樣本可能表示異常數據。例如，在醫學影像分析中，模型對某個影像的不確定性很高，可能表示該影像存在異常病變。 可解釋性： ProLIP 估計的不確定性可以提供模型決策的可解釋性。例如，可以分析模型在哪些樣本或特徵上具有較高的不確定性，從而理解模型的行為和局限性。 總之，ProLIP 估計的不確定性為提高模型的魯棒性和可信任度提供了豐富的信息。通過有效地利用這些信息，可以构建更加可靠、透明和值得信賴的 AI 系统。

核心概念

本文提出了一種名為 ProLIP 的新型視覺語言模型，該模型採用機率嵌入和新穎的損失函數來捕捉圖像-文本關係中的固有不確定性，從而提高零樣本分類性能並增強對數據集層次結構的理解。

摘要

ProLIP：基於機率的語言圖像預訓練

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本文介紹了一種名為 ProLIP 的新型視覺語言模型 (VLM)，該模型採用機率嵌入來解決傳統確定性嵌入的局限性。傳統模型假設圖像和文本之間存在一對一的對應關係，而 ProLIP 則認識到現實世界關係中固有的多對多性質。
ProLIP 引入了一個「不確定性標記」([UNC])，可以有效地估計不確定性，而無需額外的參數。此外，它還採用了一種新穎的包含損失函數，用於強化圖像-文本對之間以及原始輸入和遮罩輸入之間的分佈包含關係。
通過在包含十億級圖像-文本對的數據集上進行預訓練，ProLIP 展現出強大的零樣本能力，例如使用 ViT-B/16 骨幹網絡在 ImageNet 零樣本分類任務中達到了 74.6% 的準確率。實驗結果表明，ProLIP 不僅在零樣本分類任務中表現出色，而且還提供了對輸入數據不確定性的額外理解維度，突出了不確定性建模在視覺語言應用中的潛力。

機率嵌入： ProLIP 將輸入映射到隨機變量，而不是固定向量，從而捕捉到現實世界圖像-文本關係中的固有不確定性。
不確定性標記： ProLIP 引入了一個「不確定性標記」([UNC])，可以有效地估計不確定性，而無需額外的參數，從而簡化了模型架構。
包含損失函數： ProLIP 採用了一種新穎的包含損失函數，用於強化圖像-文本對之間以及原始輸入和遮罩輸入之間的分佈包含關係，從而提高了嵌入的可解釋性。
零樣本能力： ProLIP 在大型圖像-文本數據集上進行預訓練，展現出強大的零樣本能力，例如在 ImageNet 零樣本分類任務中達到了 74.6% 的準確率。
不確定性分析： ProLIP 提供了對輸入數據不確定性的額外理解維度，例如，較短的文本往往具有更高的不確定性，而更通用的文本/圖像往往包含更具體的文本/圖像。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Probabilistic Language-Image Pre-Training

by Sanghyuk Chu... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18857.pdf

Probabilistic Language-Image Pre-Training

深入探究

ProLIP 如何與其他多模態任務（如視頻文本檢索）相結合？

ProLIP 作為一個機率性的視覺語言模型，可以透過以下方式與視頻文本檢索等多模態任務相結合：

視頻表示的機率性嵌入： 可以將 ProLIP 的概念擴展到視頻領域。利用類似於圖像編碼器的方式，可以使用時間卷積網絡 (3D-CNN) 或 Transformer-based 模型（如 TimeSformer）來提取視頻特徵，並將其映射到機率性嵌入空間。

跨模態機率性匹配：  可以使用 ProLIP 中的機率性距離度量方法（如 CSD）來計算視頻和文本嵌入之間的相似性。這將考慮到視頻和文本表示中的不確定性，從而實現更魯棒的匹配。

利用不確定性進行排序和過濾：  在視頻文本檢索中，可以使用 ProLIP 估計的不確定性來對檢索結果進行排序。例如，可以優先考慮不確定性較低的視頻-文本對，因為它們更有可能相關。此外，可以設置不確定性閾值來過濾掉不確定的匹配。

結合時間信息：  對於視頻文本檢索，需要考慮時間信息。可以將視頻分割成多個片段，並使用 ProLIP 分別提取每個片段的特徵。然後，可以聚合這些片段級別的嵌入，例如使用注意力機制，以獲得最終的視頻表示。

總之，ProLIP 的機率性嵌入和匹配方法可以自然地擴展到視頻文本檢索等多模態任務中，從而提高檢索性能和可解釋性。

ProLIP 中使用的機率方法是否會增加模型訓練和推理的計算成本？

是的，與確定性方法相比，ProLIP 中使用的機率方法會增加模型訓練和推理的計算成本，主要體現在以下幾個方面：

不確定性估計： ProLIP 需要額外的計算來估計每個輸入的不確定性。例如，使用 [UNC]  token 需要額外的線性層計算。

機率性距離度量：  ProLIP 使用 CSD 等機率性距離度量方法來計算嵌入之間的相似性，這比計算歐式距離等確定性距離度量方法的計算成本更高。

Inclusion Loss 的計算：  Inclusion Loss 的計算涉及到高斯分佈的積分，這也需要額外的計算資源。

然而，ProLIP 透過以下方式在一定程度上減輕了計算成本的增加：

高效的不確定性估計：  與其他需要專門模組來估計不確定性的方法相比，ProLIP 使用 [UNC] token 的方式更加高效，只需要少量額外的參數。

簡化的機率分佈：  ProLIP 使用對角協方差矩陣的高斯分佈來建模嵌入，這簡化了機率計算，降低了計算複雜度。

Inclusion Loss 的近似計算：  在實踐中，可以使用數值方法來近似計算 Inclusion Loss，從而降低計算成本。

總體而言，ProLIP 在模型性能和計算成本之間取得了平衡。雖然機率性方法帶來了一定的計算開銷，但 ProLIP 透過高效的設計和實現，將其控制在可接受的範圍內。

如何利用 ProLIP 估計的不確定性來提高模型的魯棒性和可信任度？

ProLIP 估計的不確定性為提高模型的魯棒性和可信任度提供了寶貴的信息，可以應用於以下幾個方面：

識別和處理不確定的預測：  對於不確定性較高的預測結果，模型可以選擇拒絕做出決策，或者將其交由人工處理。例如，在圖像分類任務中，如果模型對某個圖像的分類不確定性很高，可以將其標記為“無法識別”，或者提供多個可能的分類結果及其對應的置信度。

主動學習和數據增強：  模型可以利用不確定性來指導數據收集和標註過程。例如，可以優先選擇模型不確定性較高的樣本進行標註，或者使用數據增強技術生成更多樣本，以提高模型在這些樣本上的性能。

模型校準：  模型校準是指模型預測的置信度与其真實準確率相匹配的程度。ProLIP 估計的不確定性可以用於校準模型，例如使用 Platt scaling 或 isotonic regression 等方法。

異常檢測：  在某些應用場景中，不確定性較高的樣本可能表示異常數據。例如，在醫學影像分析中，模型對某個影像的不確定性很高，可能表示該影像存在異常病變。

可解釋性：  ProLIP 估計的不確定性可以提供模型決策的可解釋性。例如，可以分析模型在哪些樣本或特徵上具有較高的不確定性，從而理解模型的行為和局限性。

總之，ProLIP 估計的不確定性為提高模型的魯棒性和可信任度提供了豐富的信息。通過有效地利用這些信息，可以构建更加可靠、透明和值得信賴的 AI 系统。