譯者 | 劉汪洋

審校 | 重樓

AI 驅(qū)動(dòng)的圖像識(shí)別技術(shù)正在改變各行各業(yè)，從醫(yī)療健康和安保，到自動(dòng)駕駛汽車(chē)和零售業(yè)。這些系統(tǒng)能分析海量視覺(jué)數(shù)據(jù)，以驚人的準(zhǔn)確度識(shí)別模式和物體。然而，傳統(tǒng)圖像識(shí)別模型面臨著不少挑戰(zhàn)：它們需要消耗大量計(jì)算資源，缺乏良好的擴(kuò)展性，而且通常難以高效處理大型數(shù)據(jù)集。隨著人們對(duì)更快、更可靠 AI 的需求增加，這些局限性成為了進(jìn)步的障礙。

X-Sample 對(duì)比損失（X-CLR）采用了更精細(xì)的方法來(lái)克服這些挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的對(duì)比學(xué)習(xí)方法依賴(lài)于嚴(yán)格的二元框架，只將單個(gè)樣本視為正匹配，而忽略了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的細(xì)微關(guān)系。相比之下，X-CLR 引入了一個(gè)連續(xù)相似度圖譜，能更有效地捕捉這些連接，使 AI 模型能更好地理解和區(qū)分圖像。

理解X-CLR及其在圖像識(shí)別中的作用

X-CLR 為圖像識(shí)別引入了一種新方法，解決了傳統(tǒng)對(duì)比學(xué)習(xí)方法的局限性。通常，這些模型將數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)為相似或完全無(wú)關(guān)的二元類(lèi)別。這種剛性結(jié)構(gòu)忽略了樣本之間的微妙關(guān)系。例如，在 CLIP 等模型中，圖像與其描述相匹配，而所有其他文本樣本都被視為不相關(guān)。這過(guò)度簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的連接方式，限制了模型學(xué)習(xí)有意義的差異的能力。

X-CLR 通過(guò)引入軟相似度圖譜改變了這一狀況。它不再?gòu)?qiáng)制將樣本歸入嚴(yán)格的類(lèi)別，而是為其分配連續(xù)的相似度分?jǐn)?shù)。這使 AI 模型能夠捕捉圖像之間更自然的關(guān)系。這類(lèi)似于人們?nèi)绾握J(rèn)識(shí)到兩種不同的狗品種有共同特征，但仍屬于不同類(lèi)別。這種細(xì)微的理解幫助 AI 模型在復(fù)雜的圖像識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)得更好。

除了準(zhǔn)確性，X-CLR還使AI模型更具適應(yīng)性。傳統(tǒng)方法在面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)常常需要重新訓(xùn)練。X-CLR通過(guò)改進(jìn)模型解釋相似性的方式提高了泛化能力，使模型即使在不熟悉的數(shù)據(jù)集中也能識(shí)別模式。

另一個(gè)關(guān)鍵改進(jìn)是效率。標(biāo)準(zhǔn)對(duì)比學(xué)習(xí)依賴(lài)于過(guò)度的負(fù)樣本采樣，增加了計(jì)算成本。X-CLR通過(guò)專(zhuān)注于有意義的比較來(lái)優(yōu)化這一過(guò)程，減少訓(xùn)練時(shí)間并提高可擴(kuò)展性。這使它更適合處理大型數(shù)據(jù)集和實(shí)際應(yīng)用。

X-CLR優(yōu)化了AI理解視覺(jué)數(shù)據(jù)的方式。它摒棄嚴(yán)格的二元分類(lèi)，讓模型以更符合自然感知的方式學(xué)習(xí)，能夠識(shí)別細(xì)微連接、適應(yīng)新信息，并且提高了處理效率。這種方法使 AI 驅(qū)動(dòng)的圖像識(shí)別在實(shí)際使用中更可靠、更有效。

X-CLR與傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法的比較

傳統(tǒng)的對(duì)比學(xué)習(xí)方法，如 SimCLR 和 MoCo，因其以自監(jiān)督方式學(xué)習(xí)視覺(jué)表示的能力而備受矚目。這些方法通常將圖像的增強(qiáng)視圖配對(duì)作為正樣本，同時(shí)將所有其他圖像視為負(fù)樣本。這種方法允許模型通過(guò)最大化潛在空間中同一樣本的不同增強(qiáng)版本之間的一致性來(lái)學(xué)習(xí)。

盡管有效，這些傳統(tǒng)的對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù)仍有幾個(gè)缺點(diǎn)。

首先，這些方法在數(shù)據(jù)利用方面效率不高，它們忽略了樣本之間有價(jià)值的關(guān)系，導(dǎo)致學(xué)習(xí)過(guò)程不完整。二元框架將所有非正樣本一律視為負(fù)樣本，忽略了可能存在的細(xì)微相似性。

其次，在處理具有多樣視覺(jué)關(guān)系的大型數(shù)據(jù)集時(shí)，可擴(kuò)展性挑戰(zhàn)隨之而來(lái)；在二元框架下處理這類(lèi)數(shù)據(jù)所需的計(jì)算能力變得極為龐大。

此外，標(biāo)準(zhǔn)方法的剛性相似度結(jié)構(gòu)難以區(qū)分那些語(yǔ)義相似但視覺(jué)特征不同的對(duì)象。例如，不同的狗的圖像可能被迫在嵌入空間中相距較遠(yuǎn)，而實(shí)際上它們應(yīng)該盡可能地靠近。

X-CLR 通過(guò)引入幾項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新，顯著克服了這些局限性。X-CLR 不依賴(lài)于剛性的正負(fù)分類(lèi)，而是引入了軟相似度分配，每個(gè)圖像相對(duì)于其他圖像都被賦予相似度分?jǐn)?shù)，從而捕捉數(shù)據(jù)中更豐富的關(guān)系。這種方法優(yōu)化了特征表示，構(gòu)建了一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)框架，提高了分類(lèi)準(zhǔn)確率。

此外，X-CLR 實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展的模型訓(xùn)練，能在不同大小的數(shù)據(jù)集上高效工作，包括 ImageNet-1K（100萬(wàn)樣本）、CC3M（300萬(wàn)樣本）和 CC12M（1200萬(wàn)樣本），表現(xiàn)常常優(yōu)于 CLIP 等現(xiàn)有方法。通過(guò)明確考慮樣本之間的相似性，X-CLR 解決了標(biāo)準(zhǔn)損失函數(shù)中編碼的稀疏相似度矩陣問(wèn)題，即相關(guān)樣本被視為負(fù)樣本。

這使得表示在標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)任務(wù)上更好地泛化，并更可靠地區(qū)分圖像的各個(gè)方面，如屬性和背景。與將關(guān)系嚴(yán)格分類(lèi)為相似或不相似的傳統(tǒng)對(duì)比方法不同，X-CLR 分配連續(xù)相似度。X-CLR 在稀疏數(shù)據(jù)場(chǎng)景中表現(xiàn)尤其出色。簡(jiǎn)而言之，使用 X-CLR 學(xué)習(xí)的表示泛化能力更強(qiáng)，能將對(duì)象與其屬性和背景分解，并且數(shù)據(jù)效率更高。

對(duì)比損失函數(shù)在 X-CLR 中的作用

對(duì)比損失函數(shù)是自監(jiān)督學(xué)習(xí)和多模態(tài) AI 模型的核心。它們作為機(jī)制，使AI能夠?qū)W習(xí)區(qū)分相似和不相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并完善其表示理解。X-CLR 不再將所有非正樣本視為同等不相關(guān)，而是采用連續(xù)相似度縮放，引入了反映不同程度相似性的漸進(jìn)尺度。這種對(duì)連續(xù)相似性的關(guān)注使特征學(xué)習(xí)得到增強(qiáng)，模型強(qiáng)調(diào)更細(xì)致的細(xì)節(jié)，從而改進(jìn)對(duì)象分類(lèi)和背景區(qū)分。

最終，這導(dǎo)致了強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)，使X-CLR能夠更有效地跨數(shù)據(jù)集泛化，并提高對(duì)象識(shí)別、屬性消歧和多模態(tài)學(xué)習(xí)等任務(wù)的性能。

X-CLR的實(shí)際應(yīng)用

X-CLR通過(guò)改進(jìn)AI模型處理視覺(jué)信息的方式，使它們?cè)诓煌袠I(yè)中更加有效和適應(yīng)性強(qiáng)。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，X-CLR可以增強(qiáng)物體檢測(cè)能力，讓AI能在復(fù)雜的駕駛環(huán)境中識(shí)別多個(gè)物體。這一改進(jìn)可能加快決策過(guò)程，幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)更高效地處理視覺(jué)輸入，并可能縮短關(guān)鍵情況下的反應(yīng)時(shí)間。

對(duì)于醫(yī)學(xué)影像，X-CLR可能通過(guò)改進(jìn)AI檢測(cè)MRI掃描、X光和CT掃描中異常的方式來(lái)提高診斷準(zhǔn)確性。它還可以幫助區(qū)分健康和異常病例，這可能支持更可靠的患者評(píng)估和治療決策。

在安保和監(jiān)控領(lǐng)域，X-CLR有可能通過(guò)改進(jìn)AI提取關(guān)鍵特征的方式來(lái)完善面部識(shí)別。它還可以通過(guò)使異常檢測(cè)更準(zhǔn)確來(lái)增強(qiáng)安全系統(tǒng)，從而更好地識(shí)別潛在威脅。

在電子商務(wù)和零售業(yè)，X-CLR可以通過(guò)識(shí)別微妙的視覺(jué)相似性來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。這可能會(huì)帶來(lái)更個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。此外，它還可以幫助自動(dòng)化質(zhì)量控制，更準(zhǔn)確地檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，確保只有高質(zhì)量的產(chǎn)品才能到達(dá)消費(fèi)者手中。

結(jié)論

AI 驅(qū)動(dòng)的圖像識(shí)別已取得重大進(jìn)展，但在模型如何解釋圖像之間關(guān)系方面仍面臨挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法依賴(lài)于嚴(yán)格的分類(lèi)框架，往往忽略了反映真實(shí)世界數(shù)據(jù)的細(xì)微相似關(guān)系。X-CLR 提供了一種更精細(xì)的方法，通過(guò)連續(xù)相似度框架捕捉這些復(fù)雜性。這使AI模型能以更高的準(zhǔn)確性、適應(yīng)性和效率處理視覺(jué)信息。

除了技術(shù)進(jìn)步，X-CLR 還有可能使 AI 在關(guān)鍵應(yīng)用中更有效。無(wú)論是改進(jìn)醫(yī)療診斷、增強(qiáng)安全系統(tǒng)，還是完善自動(dòng)導(dǎo)航，這種方法都使AI 更接近于以更自然、更有意義的方式理解視覺(jué)數(shù)據(jù)。

譯者介紹

劉汪洋，51CTO社區(qū)編輯，昵稱(chēng)：明明如月，一個(gè)擁有 5 年開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的某大廠高級(jí) Java 工程師。

原文標(biāo)題：X-CLR: Enhancing Image Recognition with New Contrastive Loss Functions，作者：Dr. Assad Abbas