CVPR’23｜向CLIP学习预训练跨模态！简单高效的零样本参考图像分割方法

一、技术背景：跨模态学习的崛起与图像分割的痛点

在计算机视觉领域，传统图像分割方法高度依赖标注数据，尤其是参考图像分割（Referring Image Segmentation）任务中，需为每个查询文本或参考图像构建对应的像素级标注，成本高昂且泛化能力受限。随着多模态大模型的兴起，跨模态预训练（如CLIP）展示了强大的语义对齐能力，其通过对比学习将图像与文本映射到共享特征空间，为解决零样本分割提供了新思路。

CLIP的核心价值：CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）通过4亿对图像-文本对的对比学习，实现了图像与文本的语义对齐。其模型结构包含图像编码器（如ResNet或ViT）和文本编码器（Transformer），通过对比损失函数最小化匹配对的距离，最大化不匹配对的距离，从而学习到跨模态的通用表示。这种预训练方式使得CLIP在零样本分类、图像检索等任务中表现优异，但其潜力在密集预测任务（如分割）中尚未被充分挖掘。

二、方法创新：基于CLIP的零样本参考图像分割框架

CVPR’2023提出的框架将CLIP的跨模态对齐能力迁移至参考图像分割任务，核心思想是通过参考图像与目标图像的语义相似性，直接生成分割掩码，无需任何任务特定的标注数据。其技术路径可分为以下三步：

1. 特征提取与跨模态对齐

• 图像编码：使用CLIP的图像编码器提取参考图像和目标图像的全局特征（池化后的向量）和局部特征（空间分辨率保留的特征图）。
• 文本编码（可选）：若参考信息为文本（如“左边的猫”），则通过CLIP的文本编码器生成文本特征；若为图像，则直接使用其图像特征。
• 跨模态相似度计算：计算参考特征与目标图像各空间位置的局部特征的余弦相似度，生成相似度图（Similarity Map），其值反映每个像素属于参考对象的概率。

2. 零样本分割掩码生成

相似度图需进一步处理以生成二值分割掩码。传统方法可能依赖阈值分割，但易受噪声影响。该框架提出两种改进策略：

• 动态阈值调整：根据相似度图的分布自适应选择阈值，例如通过Otsu算法或百分位数法。
• 注意力引导的细化：引入空间注意力机制，聚焦相似度高的区域，抑制背景噪声。例如，对相似度图进行高斯平滑后，通过非极大值抑制（NMS）保留局部最大值对应的区域。

3. 轻量级后处理模块

为提升分割精度，框架在CLIP特征后接入一个轻量级解码器（如UNet的简化版），其输入为相似度图与CLIP图像特征的拼接，输出为精细化的掩码。解码器通过少量卷积层和上采样操作，逐步恢复空间细节，同时保持零样本特性（无需在分割数据上训练）。

三、技术优势：简单、高效、泛化性强

1. 零样本学习能力

传统方法需在特定数据集上训练分割模型，而该框架直接利用CLIP的预训练权重，仅需调整相似度计算和后处理策略，即可适应新场景。例如，在COCO数据集上训练的CLIP模型，可无缝应用于PASCAL VOC或DAVIS数据集的分割任务。

2. 计算效率高

CLIP的图像编码器（如ViT-B/16）在GPU上可实现实时推理（>30 FPS），而轻量级解码器的参数量不足1M，整体框架的推理速度显著优于需微调的两阶段方法。

3. 跨模态灵活性

框架同时支持文本参考和图像参考的分割任务。例如，给定文本“戴帽子的男人”或一张帽子图像，均可生成对应的分割掩码，展现了跨模态语义理解的通用性。

四、实验验证：SOTA性能与泛化能力

在CVPR’2023的论文中，作者在RefCOCO、RefCOCO+和G-Ref等参考图像分割基准上进行了测试，结果如下：

• 零样本性能：在RefCOCO上，使用CLIP-ViT-B/16的模型达到42.3% mIoU，仅比全监督SOTA低8.7%，但无需任何分割标注。
• 跨数据集泛化：在未见过的DAVIS数据集上，模型通过调整相似度阈值，仍能保持35.6% mIoU，证明其零样本迁移能力。
• 消融实验：轻量级解码器使mIoU提升6.2%，动态阈值调整提升3.5%，验证了关键模块的有效性。

五、实践建议：如何应用该技术

1. 快速原型开发

开发者可基于Hugging Face的Transformers库加载CLIP模型，通过以下代码实现基础分割：

from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor
import torch
# 加载预训练CLIP
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# 输入参考图像和目标图像
reference_image = processor(images=["reference.jpg"], return_tensors="pt")["pixel_values"]
target_image = processor(images=["target.jpg"], return_tensors="pt")["pixel_values"]
# 提取特征
with torch.no_grad():
    ref_features = model.get_image_features(reference_image)  # 全局特征
    target_features = model.get_image_features(target_image)  # 局部特征图需自定义提取
# 计算相似度图（需实现空间特征展开）
similarity_map = compute_similarity(ref_features, target_features)  
# 阈值分割
mask = (similarity_map > threshold).float()

2. 性能优化方向

• 特征增强：在CLIP后接入空间注意力模块（如CBAM），提升局部特征表达能力。
• 多尺度融合：提取CLIP不同层级的特征（如浅层细节、深层语义），通过FPN结构融合，改善小物体分割。
• 领域适配：若目标域与CLIP预训练数据分布差异大（如医学图像），可通过无监督域适应（如CycleGAN）调整图像风格。

六、未来展望：跨模态分割的潜力与挑战

该方法为跨模态密集预测任务提供了新范式，但仍有改进空间：

• 动态参考：支持视频中的动态参考对象分割，需结合时序信息。
• 交互式修正：允许用户通过点击或涂鸦修正分割结果，提升实用性。
• 更高效的预训练：探索参数更少的跨模态模型（如MiniCLIP），降低部署成本。

CLIP的跨模态预训练为图像分割开辟了零样本学习的新路径，其简单高效的框架不仅降低了数据依赖，更展现了通用人工智能的潜力。随着多模态大模型的持续演进，此类方法有望在机器人感知、医疗影像分析等领域发挥更大价值。