AAAI 2022 | 基于预训练-微调框架的图像差异描述任务

论文链接：

https://www.zhuanzhi.ai/paper/ccffad6c8b192de0cd9569ea05d05019

图像差异描述生成（Image Difference Captioning，简称IDC） 的目标是对比两张相似图片、捕捉它们之间的视觉差异，然后用自然语言将这些差异描述出来，如图1所示。相比于经典的图像描述生成任务（Image Captioning， 为一张图片生成内容描述），它涉及两张相似图片的内容理解与对比，更富有挑战性。这个任务在现实生活中有广泛的应用，比如协助鸟类学家区分并记录相似的鸟类品种，自动检测和描述监控视频中的场景变化等等。

图1 图像差异描述任务的两个例子

IDC任务主要有两方面的挑战：

· 一方面，相似图片之间的差异是非常细粒度的，捕捉并描述出这种细粒度差异，需要建立（图片1，图片2，文本）三者之间更强的联系；

· 另一方面，该任务所需的三元组数据，人工标注的成本非常高，导致已有数据集的规模都较小，且不同数据集之间domain差异较大。

受到近期视觉-语言预训练（VLP）工作的启发，我们为IDC任务提出了一种预训练-微调的新范式。

对于IDC的第一个挑战，我们结合对比学习设计了三个自监督任务，在细粒度层面对视觉和语言的特征表示进行了对齐。对于第二个挑战，我们额外使用了来自其他任务的同域数据，来缓解标注数据较少的问题。我们的框架能灵活地处理这些形式不一的额外数据。实验表明，我们的模型在CLEVR-Change和Birds-to-words两个数据集上都取得了最佳效果。

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