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基本信息
标题 : VCoder: Versatile Vision Encoders for Multimodal Large Language Models
作者 : Jitesh Jain, Jianwei Yang, Humphrey Shi
发表 : CVPR 2024
arXiv : https://arxiv.org/abs/2312.14233
GitHub : https://github.com/SHI-Labs/VCoder
摘要
人类拥有非凡的视觉感知能力，即看到并理解所见，这帮助他们理解视觉世界并推理。
多模态大型语言模型（MLLM）最近在视觉-语言任务上取得了令人印象深刻的成果，这些任务包括视觉问答、图像标题生成、视觉推理和图像生成。
然而，当被要求识别或计数（感知）给定图像中的实体时，现有的MLLM系统却失败了。
为了开发一个准确的多模态MLLM感知和推理系统，我们提出使用V ersatile enCoder （VCoder）作为多模态MLLM的感知之眼。
- 我们将分割或深度图等感知模态输入到VCoder中，从而提高MLLM的感知能力。
- 我们利用COCO图像和现成视觉感知模型的输出，创建我们的COCO分割文本（COST）数据集，用于训练和评估MLLM在物体感知任务上的表现。
- 我们引入了评估MLLM在COST数据集上物体感知能力的指标。
- 我们提供了广泛的实验证据，证明了VCoder在物体级感知技能上优于现有的多模态MLLM，包括GPT-4V。
我们将数据集、代码和模型开源，以促进研究。
主要贡献
- 我们提出使用额外的（感知）控制输入，并将其提供给通用编码器（VCoder），以提升物体感知性能。
- 我们引入了COCO分割文本（COST）数据集，用于训练和评估多模态LLM系统在物体识别、计数和顺序预测等基本物体级感知任务上的表现。
- 此外，为了量化MLLMs的物体感知能力，我们提出了计算计数得分（CS）、幻觉得分（HS）和深度得分（DS）。我们的实验表明，在COST数据集上进行验证时，VCoder适配的LLaVA1.5在所有指标上均优于基线MLLMs。
工作
COST 数据集
我们将COCO中的图像、GPT-4中的问题和OneFormer的分割输出整合到问答格式中，用于训练和评估MLLLMs在物体识别任务上的表现。
我们还通过整合DINOv2 DPT的深度图输出，将COST扩展到物体顺序感知任务。
通过类似地整合其他模态（例如，关键点图），COST可以扩展到更多物体级任务。
VCoder
<seg>: OneFormer 的分割图通过一个SegCoder（CLIP-ViT-L-336px）和一个两层MLP。<depth>: DINOv2 DPT 深度图通过一个DepthCoder（CLIP-ViT-L-336px）和一个两层MLP。<image>: 原图通过一个DepthCoder（CLIP-ViT-L-336px）和一个两层MLP。<query>: 文本分词后嵌入。- LLM: Vicuna-1.5
Evaluation Metrics for Object Identification
尽管存在各种指标来衡量视觉-语言模型中的物体幻觉，但现有的指标在计算幻觉得分时都没有考虑明确的物体数量。
我们认为，MLLM返回的物体数量是评估物体识别性能时不应忽视的关键组成部分。
因此，我们提出使用两个指标来评估MLLM中的物体识别性能：计数得分（ C S \mathbf{CS} CS）和幻觉得分（ H S \mathbf{HS} HS）。
给定一个真实句子（ G G G）和一个MLLM预测的响应（ P P P），我们首先从两个文本样本中提取对象词（名词）及其对应的计数，并以字典形式表示，其中键为对象名词，值为对应对象的计数：
G dict = { O B J 1 G : C N T 1 G ; ⋯ ; O B J N G : C N T N G } P dict = { O B J 1 P : C N T 1 P ; ⋯ ; O B J M P : C N T M P } \begin{align*} G_{\text{dict}} &= \{\mathbf{OBJ}^G_1 : \mathbf{CNT}^G_1; \cdots; \mathbf{OBJ}^G_N : \mathbf{CNT}^G_N\} \\ P_{\text{dict}} &= \{\mathbf{OBJ}^P_1 : \mathbf{CNT}^P_1; \cdots; \mathbf{OBJ}^P_M : \mathbf{CNT}^P_M\} \end{align*} GdictPdict={OBJ1G:CNT1G;⋯;OBJNG:CNTNG}={OBJ1P:CNT1P;⋯;OBJMP:CNTMP}
其中 N N N 和 M M M 分别代表 G G G 和 P P P 中不同对象名词的数量。接下来，我们以 G dict G_{\text{dict}} Gdict 和 P dict P_{\text{dict}} Pdict 作为参考，对键的计数进行一对一匹配，以计算计数得分（ C S \mathbf{CS} CS）和幻觉得分（ H S \mathbf{HS} HS）：
C S = 100 N ∑ i = 1 N { min ( C N T i G , C N T i P ) max ( C N T i G , C N T i P ) if I ( O B J i G , P dict ) 0 otherwise C S = 100 M ∑ j = 1 M { 1 − min ( C N T j P , C N T j G ) max ( C N T j P , C N T j G ) if I ( O B J j P , G dict ) 1 otherwise I ( O B J , D ) = { True if O B J is in keys ( D ) False otherwise \begin{array}{l} \mathbf{CS} = \frac{100}{N} \sum_{i=1}^{N} \left\{ \begin{array}{ll} \frac{\min(\mathbf{CNT}{i}^{G}, \mathbf{CNT}{i}^{P})}{\max(\mathbf{CNT}{i}^{G}, \mathbf{CNT}{i}^{P})} & \text{if } I(\mathbf{OBJ}{i}^{G}, P{\text{dict}}) \\ 0 & \text{otherwise} \end{array} \right. \\ \mathbf{CS} = \frac{100}{M} \sum_{j=1}^{M} \left\{ \begin{array}{ll} 1 - \frac{\min(\mathbf{CNT}{j}^{P}, \mathbf{CNT}{j}^{G})}{\max(\mathbf{CNT}{j}^{P}, \mathbf{CNT}{j}^{G})} & \text{if } I(\mathbf{OBJ}{j}^{P}, G{\text{dict}}) \\ 1 & \text{otherwise} \end{array} \right. \\ I(\mathbf{OBJ}, D) = \left\{ \begin{array}{ll} \text{True} & \text{if } \mathbf{OBJ} \text{ is in keys}(D) \\ \text{False} & \text{otherwise} \end{array} \right. \end{array} CS=N100∑i=1N{max(CNTiG,CNTiP)min(CNTiG,CNTiP)0if I(OBJiG,Pdict)otherwiseCS=M100∑j=1M{1−max(CNTjP,CNTjG)min(CNTjP,CNTjG)1if I(OBJjP,Gdict)otherwiseI(OBJ,D)={TrueFalseif OBJ is in keys(D)otherwise
计数得分（ C S \mathbf{CS} CS）：表示MLLM相对于真实句子预测的正确物体计数百分比，越高越好。
幻觉得分（ H S \mathbf{HS} HS）：表示MLLM预测的额外物体计数百分比，这些计数在真实句子中不存在，越低越好。
实验
- COST IT LLaVA-1.5-7b: 使用COST训练数据与LLaVA-1.5中使用的指令微调数据混合而成的数据从头训练LLaVA-1.5。
- Soft-Prompted LLaVA-1.5 : 在LLM输入前添加576个可学习标记（
⟨prompt⟩），并在COST训练数据集上仅微调⟨prompt⟩参数。 - ImCoder LLaVA-1.5: 使用原图作为控制输入，在COST训练数据上进行训练。
Input Tokens: <depth> + <seg> + <img> + <query>
使用真实值和预测中物体位置的绝对差值计算深度得分（ D S \mathbf{DS} DS）。
总结
这项工作分析了多模态大型语言模型（VLMMs）在物体级感知技能方面的表现。
尽管MLLMs在视觉推理方面表现良好，但它们需要在简单而基本的物体感知任务上提高。
为了提高MLLMs的物体感知能力，我们提出了COST数据集，用于训练和评估MLLMs在物体感知任务上的表现。
我们在COST数据集上对不同的现成MLLMs和GPT-4V进行了基准测试，并观察到它们的性能不佳。
因此，我们提出使用感知模态作为控制输入，以及一个通用的视觉编码器（VCoder）作为适配器，将控制输入投影到LLM嵌入空间。
我们的VCoder可以轻松扩展，根据任务利用各种模态作为控制输入。
为了量化MLLMs在物体级的感知能力，我们引入了计数得分（ C S \mathbf{CS} CS）、幻觉得分（ H S \mathbf{HS} HS）和深度得分（ D S \mathbf{DS} DS）。
我们适配了带有VCoder的LLaVA-1.5，仅在COST数据集上训练了VCoder，并在物体感知任务上展示了其改进的性能，同时保持了推理性能。
我们希望我们的工作能够激发研究界关注为MLLMs开发物体感知数据集，并在未来开发在感知和推理方面同样出色的视觉系统。