One-for-All：上交大提出视觉推理的符号化与逻辑推理分离的新范式 | ECCV 2024 - 晓飞的算法工程笔记
💡
原文中文，约8100字，阅读约需20分钟。
📝
内容提要
本论文研究了视觉推理的两个阶段：符号化和逻辑推理。实验发现，分离的编码器和共享的推理器在跨领域推理中具有更好的泛化能力。论文还探讨了符号化阶段的深度和推理器的架构。实验结果表明，仅共享推理器的性能优于其他设计，并且随着训练数据和任务的增加，推理器在跨领域任务上的表现会更好。最后，论文验证了使用多个领域数据训练推理器可以提高其泛化能力。
🎯
关键要点
-
本论文研究视觉推理的两个阶段：符号化和逻辑推理。
-
分离的编码器和共享的推理器在跨领域推理中具有更好的泛化能力。
-
符号化阶段的深度和推理器的架构对推理性能有重要影响。
-
实验结果表明，仅共享推理器的性能优于其他设计。
-
随着训练数据和任务的增加，推理器在跨领域任务上的表现会更好。
-
使用多个领域数据训练推理器可以提高其泛化能力。
-
现有视觉推理方法在跨领域推理中存在缺陷，容易偏向数据偏差拟合。
-
推理阶段比符号化更擅长泛化，解开这两个阶段是更明智的选择。
-
论文构建了一个简洁的框架，采用分离的编码器和共享的推理器。
-
实验验证了不同任务和领域需要不同规模的参数或模型深度以实现良好的符号化。
-
推理器的架构选择对推理性能有显著影响，MLP在多个数据集上表现优异。
-
推理器的泛化能力随着训练任务和领域的增加而提高。
-
使用CLIP等大型模型作为通用符号编码器的效果不如分离编码器和共享推理器的设计。
➡️
