[ECCV 2022] VL-LTR: Learning Class-wise Visual-Linguistic Representation for LTR

Introduction

• 作者将大规模预训练多模态模型 (i.e., CLIP) 用在了长尾分类任务上，提出了 VL-LTR. 作者指出，文本通常可以描述类别的一些高层级的语义信息，当类别缺少足够样本时，文本可以作为类别的先验知识，让模型学得泛化性更好的类别特征。通过在长尾数据集上继续微调模型 (CVLP) 以及使用新的多模态分类头 (LGF Head)，VL-LTR 在 3 个长尾数据集上的性能都达到了 SOTA
  

Methodology

Class-wise Visual-Linguistic Pre-training (CVLP)

• 不同于 CLIP 使用 instance-wise image-text pairs 进行对比学习，CVLP 主要目标是预训练图像和文本 encoder，从而在 class level 上对齐图像和文本表征，只要是描述同一类别的图像和文本都可以组成正样本对 (不过 CVLP 的初始化参数仍然来自于 CLIP)
• Class-wise Contrastive Learning (CCL) loss. 随机采样一个 batch 的 images $\mathcal{I}=\{I_i{\}}_{i=1}^N$ 和 text sentences $\mathcal{T}=\{T_i{\}}_{i=1}^N$，分别送入 visual encoder ${\mathcal{E}}_{\text{vis}}$ 和 linguistic encoder ${\mathcal{E}}_{\text{lin}}$ 得到图像和文本 embed
  CCL loss 为
  其中，$S_{i,j}$ 为 $E_i^I$ 和 $E_j^T$ 之间的余弦相似度，${\mathcal{L}}_{\text{vis}}$ 和 ${\mathcal{L}}_{\text{lin}}$ 为图像和文本分别作为 anchor 时的对比损失，${\mathcal{T}}_i^{+}$ 为 image $I_i$ 的文本正样本集合 (i.e., 描述同一类别的文本)，${\mathcal{I}}_i^{+}$ 为 text $T_i$ 的图像正样本集合 (i.e., 描述同一类别的图像)，$\tau$ 为可学习的温度参数，初始化为 0.07
• distillation loss. 为了避免文本语料库不足导致的过拟合，作者还从 CLIP 进行了蒸馏 (看实验结果的话，zero-shot CLIP 的 few-shot 性能好于 VL-LTR，这说明在训练的时候模型还是对尾部类别过拟合了，而蒸馏可以在一定程度上缓解过拟合)
  其中，$S^{\prime }$ 为 CLIP 计算的余弦相似度 (CLIP 参数冻结，不进行训练)
• 总的损失函数为
  其中，$\lambda \in [0,1]$

Language-Guided Recognition

• 预训练结束后 text encoder 的参数就冻结了，下面只微调 image encoder 和 LGR Head
• Anchor Sentence Selection (AnSS). 语料库中的大多数文本描述都是从网络爬取的 (mainly come fromWikipedia)，可能有比较多的噪声，因此有必要为每个类别找到 the most discriminative sentences 用于后续的分类. 具体来说，作者先采样一个 image batch $I^{\prime }$，其中每个类别包含最多 50 张图像，然后对每个文本 $T_i$，计算该文本和 $I^{\prime }$ 之间的 ${\mathcal{L}}_{\text{lin}}$，选择 ${\mathcal{L}}_{\text{lin}}$ 最小的 $M$ 个文本作为该类别后续分类使用的 anchor sentences
• Language-Guided Recognition (LGR) Head.
  其中，$E^I\in {\mathbb{R}}^D$ 为 image embedding，$E^T\in {\mathbb{R}}^{C\times M\times D}$ 为 $C$ 个类别的 anchor sentences，$Q\in {\mathbb{R}}^D$，$K,V\in {\mathbb{R}}^{C\times M\times D}$，$G\in {\mathbb{R}}^{C\times D}$ 为 gather of the $M$ anchor sentence embeddings of each class，整个注意力机制就是用 image embed 作为 query 对每个类别的 $M$ 个 anchor sentence embeddings 做了一个加权平均得到 $C$ 个 class embed，$\sigma$ 为 softmax，MLP 为 FC + ReLU + FC，$P^I,P^T$ 分别为预测的两个分类概率. 损失函数为
  

Experiments

• ImageNet-LT
  

baseline is only based on visual modality while keeping other settings exactly the same as our proposed method

• Places-LT
  
• iNaturalist 2018
  
• Ablation Study.
  

References

• Tian, Changyao, et al. “Vl-ltr: Learning class-wise visual-linguistic representation for long-tailed visual recognition.” ECCV 2022.
• code: https://github.com/ChangyaoTian/VL-LTR