本文主要是介绍GLIP_Grounded Language-Image Pre-training，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一句话概括：多模态目标检测

• 1、问题
• 2、介绍和实现
  • 2.1 数据统一
    • 2.1.1 object detect数据转统一格式,补充prompt
    • 2.2.2 grounding数据转统一格式：自动生成box，怎么生成box？
  • 2.2 模型结构统一
    • 2.2.1 语言感知的融合
  • 2.3 loss 统一
  • object detect loss转换
• 3、效果
• 4、分析和结论

1、问题

1、类似CLIP多模态模型只做到文本图片后融合的对齐，没有图片细粒度的object级别的细粒度语义表征能力
2、MDETR没有统一目标检测和已有的多模态任务grounding

2、介绍和实现

CLIP由于训练集image-text pair比任何已有的anation数据集都包含更丰富的视觉概念，很容易0-shot迁移到下游任务，但是只做文本图片后融合的对齐，由于缺少object级别的细粒度理解，无法应用到到多模态检测任务。
对上面提出目标检测，分割等稠密任务需要text-image细粒度理解问题，现有的grounding任务就是细粒度的text和object的任务，因此这2个任务可以统一：目标检测是上下文无关的grounding任务，grounding是上下文相关语境化的目标检测任务
针对上面提到的目标检测和grounding 2种转换（目标检测是上下文无关的grounding任务，grounding是上下文相关语境化的目标检测任务），本文统一方式是使用目标检测到grounding任务
统一数据内容：输入训练数据的统一，模型的统一， loss统一

2.1 数据统一

统一的数据内容：image+box+prompt

2.1.1 object detect数据转统一格式,补充prompt

所有目标检测数据所有label的集合作为label(用于图中和每个label计算相似度)

2.2.2 grounding数据转统一格式：自动生成box，怎么生成box？

GLIP-T (A) is based on a SoTA detection model, Dynamic Head [10], with our word-region alignment loss replacing the classification loss
GLIP-T (B) is enhanced with language-aware deep fusion but pre-trained only on O365
GLIP-T (C) is pre-trained on 1) O365 and 2) GoldG, 0.8M human-annotated gold grounding data curated by MDETR [23], including Flickr30K, VG Caption [28], and GQA [19]. We have removed COCO images from the dataset. It is designed to verify the effectiveness of gold grounding data
GLIP-T is based on the Swin-Tiny backbone and pretrained on the following data: 1) O365, 2) GoldG as in GLIP-T (C), and 3) Cap4M, 4M image-text pairs collected from the web with boxes generated by GLIP-T (C)
使用self-training；由上面描述，teacher模型是GLIP-T (C)
self-training student模型比teacher性能好的原因是teacher模型根据丰富的语言上下文（比如语法结构）可以作为引导让teacher进行有根据的猜测；而student模型可以将这些猜测的结果作为监督信号进行学习
grounding数据包含丰富的语义：转box数据的优势，teacher模型将image_text对中根据语义生成语句的box, 因此引入了语义丰富的训练数据用于student模型，用来训练语义丰富的模型。

2.2 模型结构统一

和CLIP双encoder结构，差异是增加了深度跨模态前融合（这个对学习到高质量语言对齐的视觉表征很重要）

2.2.1 语言感知的融合

如上图中间部分为语言感知部分的融合结构，具体来说，使用DyHead作为image encoder， BERT作为 text encoder, 后续接深度融合encoder，深度融合encoder表达为：

L为DyHead中DyHeadModules模块数量，BERTLayer为预训练BERT上新增的BERT Layer层；O0为视觉backbone出来的视觉特征，P0为语言模型backbone出来的token特征，跨模态特征通过X-MHA跨模态多头注意力提取；后面接单模态的融合和更新
后融合重要作用：1、提高语句定位性能 2、使视觉特征具有语言感知能力，因此在推理的时候取决于文本提示（根据文本，有不同的输出结果）

2.3 loss 统一

object detect loss转换

bbox分类logits改成word-region/bbox的对齐得分(word 文本特征和region、bbox视觉特征点乘)
grounding和目标检测分类loss计算区别是，目标检测由box特征经过MLP投射成各类别的logit，grounding由box特征word特征对齐作为各类别的logit（没有使用对比loss），并且由于word tokenize可能一个单词会token成多个特征，因此grounding类别数比目标检测类别数多，然后后面接交叉熵部分目标检测和grounding一致。
目标检测Loss计算：


GLIP Loss计算

3、效果

上面部分为全监督，下面部分为GLIP

4、分析和结论

• 1、grouding数据能带来0shot提升
  
• 2、微调：GLIP和0shot任务理念差异是 模型不需要检出所有的新的object，只需要检出prompt中提到的object； GLIP理念是训练的语义丰富的类别覆盖大部分类别包含稀有类别。当现实场景出现训练集不包含的语义，使用promop tuning就可以达到full tunning的效果。 且prompt tuning在GLIP这种有深度vision-language融合的网络的效果比CLIP这种浅融合的效果更好（如下图所示）；且模型越大，prompt tuning数据越多，prompt tuning和full tuning差距越小
  

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