ImageBind：汇集所有信息，创造新知识

机器学习 24/01/2024

三个要点
✔️ ImageBind 提出了一种将不同类型信息（如图像、音频、文本）整合到单一嵌入空间的方法。
✔️ 它适用于不同模态的任务，并可实现结构化的多模态任务。
✔️ 它已在跨模态搜索和基于文本的零镜头任务中得到验证，并证明能够进行紧急协调。

ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All
written by Rohit Girdhar, Alaaeldin El-Nouby, Zhuang Liu, Mannat Singh, Kalyan Vasudev Alwala, Armand Joulin, Ishan Misra
(Submitted on 9 May 2023 (v1), last revised 31 May 2023 (this version, v2))
Comments: CVPR 2023 (Highlighted Paper). Website: this https URL Code/Models: this https URL
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG); Multimedia (cs.MM)

code：

本文所使用的图片要么来自论文、介绍性幻灯片，要么是参考这些图片制作的。

概述

ImageBind 提出了将不同类型的信息（图像、文本、音频、深度、热和 IMU 数据）连接到一处的方法。例如，它可以将图像之间的配对数据与其他数据结合起来。该方法使用最先进的视觉语言模型，自然地将图像相互连接起来，还可以添加新的信息。

ImageBind 可用于多种应用。例如，它可以从不同来源检索数据，或将不同信息结合起来生成新信息。该方法在紧急零镜头识别任务中也表现出色，优于专家监控模型。

研究结果表明，ImageBind 可以作为视觉和非视觉任务的一种新的评估方法，其少镜头识别结果超过了以往的研究结果。这有助于整合信息和创造新知识，并允许开发广泛的应用。

在上图中，IMAGEBIND 将六种不同模式（如图像、音频、文本）的信息放入一个共同的嵌入空间，从而实现了几种重要功能。

导言

图像绑定（ImageBind）允许将单张图像与不同的体验联系起来，例如，一张海滩的图像可以让人想起海浪的声音或沙子的感觉。这种 "绑定 "特性通过将视觉特征与不同的感官体验结合起来，从而学习视觉特征，从而提供了大量的监控源。

然而，整合来自不同模态的信息以学习一个共享表征空间一直是一项具有挑战性的任务，ImageBind 提出了一种使用多图像对数据将不同模态学习到一个共享表征空间的方法。该方法通过将每种模式的嵌入调整为图像嵌入，从而实现不同模式之间的对齐。

ImageBind 利用网络规模的图像-文本配对数据，以及视频、音频、图像和深度等自然配对数据，学习单一的联合嵌入空间。这样，文本嵌入就能适用于音频和深度等其他模式，从而实现零镜头识别，而无需明确配对。

ImageBind 的优势在于，由于初始化了大规模视觉语言模型，它只需少量培训即可应用于各种模式和任务。作为真实世界的数据，除了自监督图像-文本对数据外，语音、深度、热和 IMU 数据等新模式也已成功用于紧急零拍分类和检索。 ImageBind 可用于跨模态（跨不同模态的信息）检索、嵌入合并和各种合成任务，从而实现了广泛的应用。

关于 ImageBind

作者的目标是将不同类型信息的图像和数据链接到一个地方，将所有信息整合到同一个地方。这样，不同的数据和模式（如文本、视频、音频）就可以在同一个空间中联系起来，并找到新的信息。作者已经开发出利用网络数据整合不同模式数据的方法，例如从文本到图像，或从自动中心摄像机拍摄的视频数据到视频。

作者的方法采用了一种名为对比学习的技术，将特定模式相互关联起来。这样，不同的模式就能在同一空间内对齐，并在添加新数据时自动建立关联。此外，作者还使用了一种名为 "零镜头分类 "的技术，以确保在添加新信息时对其进行适当分类。

作者的方法使用成对的图像和不同的模式（如文本、音频、深度等），并将它们置于同一嵌入空间。对于没有成对文本数据的模式，可以进行零镜头分类。这样，具有不同信息的数据可以相互关联，并在添加新数据时灵活有效地工作。

在实施细节方面，图像和数据编码采用了特定的方法和模型（如 Transformer、ViT），从而实现了灵活有效的集成。在损失函数和学习过程的设计上进行了各种创新，从而提供了一个强大的耦合嵌入空间。

上图显示了 IMAGEBIND 的全貌。不同的模式（信息类型）自然地从各种数据源中排列出来。例如，网络图像和文本、视频和音频、图像中的深度和热信息、自拍视频中的 IMU 数据等。IMAGEBIND 将这些不同的信息链接到一个共同的嵌入中，从而可以创建新的调整和功能。换句话说，它是一种机制，将不同类型的信息链接在一个共同的空间中，从而创建新的连接和功能。

上图说明了将图像和音频信息结合起来创建新的嵌入信息的过程。例如，将水果的图像与鸟的声音相结合，就能得到鸟被水果包围的图像。这样就可以将不同模态的信息结合起来，获得意义丰富的信息。

试验

研究使用不同的数据对（如 Audioset 数据集和 SUN RGB-D 数据集）来训练模型。这些数据对不涉及额外的监测，如类别标签或文本。

在实验中，使用了一个名为 OpenCLIP 的模型，该模型是利用大量网络数据中的图像-文本对训练而成的。该模型能够将不同的模式（如图像、文本和音频）整合到同一个嵌入空间中。

研究表明，ImageBind 在一种名为 "紧急零镜头分类 "的特定评估方法中表现出色。在特定任务上，它的表现优于其他现有方法和模型。

研究还涉及 ImageBind 的实际应用，例如，建议采用一种方法，将不同模式的信息结合起来，创建新的检测器和模型。这表明有可能利用不同类型的信息来开发新的应用和功能。

消融研究

消融研究指的是机器学习预测模型（尤其是人工神经网络）中的实验，在这些实验中，部分组件被移除并对结果进行比较。

首先，在实验中改变了图像编码器的大小，而其他模式的编码器在训练时保持不变。结果表明，当视觉特征得到增强时，即使是非视觉模态的识别性能也会提高。接下来，我们研究了训练设计的影响。针对具有不同特征的视觉和非视觉数据，详细研究了损耗温度、投影头和训练历元数等因素对分类性能的影响。此外，还研究了数据扩展、编码器容量和批量大小的影响，并报告了不同模式下的性能变化。

最后，ImageBind 是整合不同模式的有用方法，也是衡量视觉模型强度的重要工具。