TTD：文本-标签自蒸馏增强CLIP中的图像-文本对齐以缓解单标签偏差

我们在当前基于CLIP的模型中发现了一个关键偏见，我们称之为单标签偏见（single tag bias）。这种偏见表现为对单一标签（单词）的过度关注，而忽视了其他相关的标签，其根源在于CLIP的文本嵌入在图像-文本关系中优先考虑一个特定的标签。当将文本分解为单独的标签时，通常只有一个标签与CLIP的图像嵌入具有高相关性，从而导致标签相关性的偏差。在本文中，我们提出了一种新颖的两步微调方法——文本-标签自蒸馏（Text-Tag Self-Distillation, TTD），以解决这一问题。TTD首先根据标签与最近像素的相似性从文本中提取与图像相关的标签，然后采用自蒸馏策略将组合掩码与从文本派生的掩码对齐。这种方法仅使用图像-文本对即可确保基于CLIP的模型实现无偏见的图像-文本对齐，而无需额外的监督。我们的技术在多标签分类和分割任务中展示了模型无关性的改进，超越了依赖外部资源的竞争方法。代码可在https://github.com/shjo-april/TTD 获取。