【论文阅读】Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model_recognize anything model

源码地址：https://recognize-anything.github.io/

Abstract

主要内容 RAM 算法：

1. 提出了 Recognize Anything Model（RAM），一个强的基础模型用于image tagging，表现出在各种常见类别上的高精度的零样本泛化能力
2. RAM 提出了新的image tagging 范式，利用图像文本对训练，而不是手工标注数据

RAM 由四部分组成：

1. 通过 自动文本语义解析（automatic text semantic parsing) 图像文本对的文本中提取图像的 tags (annotation-free image tags)
2. 初步模型使用自动标注训练。训练策略使用 image caption 和 image tagging 两个任务真值分别监督。
3. 数据引擎(data engine) 用于生成额外的标注以及清除不正确的标注
4. 使用处理（第三步）处理过后的数据，重新训练模型。然后使用更高质量的数据进行微调。

实验效果：

1. 在大量的 benchmark 上测试 RAM 的 image tagging 能力，观察到了强大的零样本泛化能力，超过了 CLIP，BLIP
2. RAM 超过了使用监督训练的模型，和 Google tagging API 由相当的能力。
   

Introduction

故事逻辑：

1. 大语言模型，通过在 large-scale web dataset 数据集上训练，表现出了强大的零样本泛化能力。能够泛化到和训练数据不同域的任务和数据上(tasks and data distributions beyond training domain)
2. SAM 同样表现出强大的零样本定位能力，通过扩展数据尺度；但是 SAM 缺少捕捉图像语义标签的能力
3. 多标签图像识别，又称 image tagging 目标是提供给定图像的多个语义标签；图像标签任务是很重要且有用的计算机视觉任务，由于图像本质上包含了多个标签，（objects, scenes, attributes, and actions)；然而现有的多标签分类、检测、分割以及视觉语言算法，都表现出了一定的缺陷（limit scopes，poor accuracy)

两个主要的缺点：

1. 收集大规模的高质量的训练数据。具体来讲：缺少通义的标签系统和高效的数据注释引擎，去实现大量类别的大规模的自动或半自动的标注
2. 缺少有效且灵活的模型设计，去充分利用大规模的弱监督数据构建开放词汇的强大的模型

为了解决上述问题，RAM 针对 标签系统、数据集、数据引擎和模型进行针对设计

1. 通用和统一的标签系统 Label System（具体有哪些类别）。综合当前的公开的学术数据集（包括分类，检测和分割）以及商用标签产品的类别。最终的标签是合并所有的公共标签以及从文本中得到的常见标签。（6449个标签）。剩余的开放词汇标签，可以通过开集识别实现。
2. 数据集 充分利用公开可获取的大规模的图像文本对（参考 CLIP，ALIGN)。通过自动的文本语义解析算法解析文本获得图像标签。通过这种方式，从图像文本对中获取了大量的无需标注的图像标签
3. 数据引擎 通过文本语义解析得到的数据通常含还有噪声，缺失或含有不正确的标签，因此设计了 tagging data engine。利用现有模型生成标签，定位不同标签对应的区域，然后使用区域聚类region clustering techniques，识别和消除同义类别，并且过滤掉，相同区域含义相反的标签，确保更清晰和准确的注释
4. 模型 Tag2Text 是之前的图像标签算法，只能识别固定的预定义好的类别。本文的RAM 能够泛化到位置类别，通过将语义信息结合到类别标签上。（开集识别）

受益于大规模的高质量的 image-tag-text 数据以及整合 tagging 以及 caption，RAM能够在有噪声的，无标注的数据上表现超过使用监督训练的模型。

1. 强的泛化能力
2. 成本低且容易复现，低成本的 open-source and annotation-free dataset；3-days 8 A100 GPUs training
3. 灵活和多样，结合 Grounding DINO 和 SAM 的定位能力，能够实现强大的泛化视觉语义分析流程（RAM 识别图像标签，Grounding DINO 检测标签实例位置，SAM利用检测结果实现准确分割）

Method

Model Architecture

模型包括

1. 图像编码器用于特征提取
2. image-tag recognition decoder for tagging
3. image-tag interaction encoder and decoder for generation

训练阶段，image-tag recognition decoder 用于预测 tags
推理阶段，image-tag recognition decoder 生成的 tags 用于指导 generation

这里的Recognition decoder 输入的每个query 在结果和图像特征的交叉注意力之后，会经过线性层 + sigmoid得到0~1的值，进行二分类，因为queries 是使用 文本的embedding，也就是说每个queries在初始化时就确定了语义。因此想实现开集，只需要在初始化时使用新类别的embedding进行初始化即可
![[Pasted image 20240508173313.png]]

Data Engine

1. 训练baseline 使用原始的步骤训练一个baseline模型（使用图像文本对，以及文本解析的标签训练）
2. 生成与合并 使用baseline 对训练集图像生成新的 caption 和 tags，合并生成的 tags 和 原始的 tags
3. 清除 不正确的tags，使用 Grounding-DINO 识别tags对应的区域，对区域进行聚类，消除相关的tags；去除没有预测结果的 tags

实验

略~