如何让 CLIP 模子更眷注细粒度特征学习开云体育，幸免"近视"？

360 东说念主工智能贪图团队冷落了FG-CLIP，不错昭着缓解 CLIP 的"视觉近视"问题。

让模子能更眷注于正确的细节状貌，而不是更全局可是流毒的状貌。

模子告捷的关节在于高质地数据。

就在最近，冷大炜博士团队将这一"隐私"开源：FineHARD 高质地图文对都数据集。该数据集主打两个中枢秉性：细粒度 + 难负样本。

FineHARD 是 FG-CLIP 模子背后的高质地图文对都数据集，以限制化与精良化为特色，包含 1200 万张图像过甚对应的长、短状貌文本，袒护4000 万个畛域框，每个畛域框均附带细粒度区域状貌（Fine-Grained Regional Description）。

此外，FineHARD 革命性地引入了1000 万组细粒度难负样本（Hard Fine-grained Negative Samples），这些经过算法筛选的骚动样本简略灵验擢升模子对通常指意见分别才能。

基于该数据集磨砺的 FG-CLIP 已被 ICML25 经受，它在各式卑劣任务中权贵优于原始 CLIP 和其他最先进轨范，包括细粒度一语气、绽开词汇对象检测、口角文本图文检索以及通用多模态基准测试等。

细粒度 + 难负样本

具体来看，FineHARD 数据集主要包含以下三方面使命。

全局细粒度对都：FineHARD 数据集不仅包含了惯例的图像"随笔本"状貌（平均长度约 20 个词），同期为了弥补随笔本状貌细节缺失的问题，FG-CLIP 团队基于多模态 LMM 模子为数据聚拢的每张图像生成了包含场景配景、对象属性及空间沟通等介意信息的"长文本"状貌（平均长度 150 个词 +），权贵擢升了全局语义密度。

局部细粒度对都："长文本"状貌主要从文本侧为细粒度对都打好了数据基础，为了进一步从图像侧也擢升细粒度才能，FG-CLIP 团队为 FineHARD 数据聚拢的每张图像进行基于绽开寰宇指标检测模子索要了图像中大部分指标实体的位置，并为每个指标区域匹配了对应的 region 状貌。FineHARD 数据集包含高达 4000 万个 bounding box 过甚对应的区域级细粒度状貌文本。

细粒度难负样本：在上述全局细粒度对都和局部细粒度对都的基础上，为了进一步提高模子对图文细节的对都一语气和分别才能，FG-CLIP 团队基于细节属性扰动轨范，期骗 LLM 模子为 FineHARD 数据集构造并清洗出了 1000 万组细粒度难负样本。大限制难负样本数据是 FineHARD 数据集区别于已稀有据的第三个迫切秉性。

FineHARD 数据集构建

FineHARD 数据集以 1200 万张高质地图像为中枢基底，每张图像均配备精确的语义状貌文本。数据集包含 4000 万个畛域框标注，每个畛域框均附带区域级细粒度状貌（Fine-Grained Regional Description），并通过算法筛选整合了 1000 万组细粒度难负样本。在数据预经管阶段，团队经受分散式策画架构，依托 160 × 910B 算力的 NPU 集群，在 7 天内完成数据清洗、特征索要及多模态对都等中枢操作，终露出从原始图像到结构化数据的高效滚动。

多模态状貌生成机制

FineHARD 的文本状貌体系基于 GRIT 数据集进行深度优化。领先通过严格筛选保留 1200 万张代表性图像，随后引入幻觉信息较小的多模态大模子 CogVLM2-19B，为每张图像生成包含场景配景、对象属性及空间沟通的长状貌文本。相较原始 GRIT 数据集的节略概述式状貌（平均长度约 20 词），本数据集的文本状貌平均扩张至 150 词以上，权贵擢升了语义密度与场景复原度。这种状貌体系既保留了原始数据集的通用性，又通过精良化标注增强了语义抒发才能。

畛域框与语义状貌的协同构建

基于生成的长状貌文本，经受当然言语经管用具 spaCy 进行指代抒发（如"红色汽车"、"左上角的瓶子"）的索要与剖释。原始 GRIT 数据集虽提供基础畛域框，但存在类别袒护不全（如部分图像仅标注东说念主）等问题。为此，FG-CLIP 团队联想了双重增强计谋：

细粒度状貌补充：对基础畛域框补充细粒度指代状貌。

指标检测扩张：通过预磨砺的 Yolo-World 模子对图像与指代抒发进行麇集推理，生成特殊畛域框。经受非极大值扼制（NMS）时刻过滤重复区域，仅保留置信度＞0.4 的高质地瞻望成果。

最终构建出包含区域级语义状貌的 4000 万畛域框体系，终了视觉元素与语义信息的精确对都。

细粒度负样本生成与质地考据

为擢升模子对通常指意见判别才能，FG-CLIP 团队建立了基于属性扰动的负样本生成有策划。具体历程如下：

属性修改计谋：在保执对象称呼一致的前提下，通过开源大言语模子 Llama-3.1-70B 对正样本状貌进行属性替换（如将"红色汽车"改为"蓝色汽车"），生成 10 个属性通常但语义不同的负样本；

文本表率化经管：移除特殊标志（分号、逗号、换行符等），确保状貌体式和谐性；

质地评估体系：对 3000 个样本进行东说念主工复核，成果线路 98.9% 的样本妥当质地尺度，仅 1.1% 被判定为噪声——该谬误率处于无监督生成轨范的合理阈值范围内。

此类隐微语义相反的负样本更逼近信得过场景中物体外不雅通常但属性不同的复杂情况，使模子在视觉定位任务中具备更强的鲁棒性。

FineHARD 数据集分析常见数据集对比

为了定量分析 FineHARD 数据集的秉性，咱们与一些业界常用的数据集，如 Flickr30k，CC3M 和 COCO 在图像，文本状貌，指标 bounding box 和难负样本等四个维度进行了对比，如下图所示。

FineHARD 数据集在限制和质处所面进展尤为高出，相配是在细粒度标注和具有挑战性的负样本方面。在限制上，FineHARD 涵盖了 1200 万张图像、4000 万个畛域框以及相应的状貌，数目远超同类数据集。举例，与普通使用的 COCO 数据集比较，后者仅提供 150 万个畛域框，而 FineHARD 数据集则领有 4000 万个畛域框，极地面丰富了对象定位和识别的磨砺资源。此外，FineHARD 数据集的一个权贵特色是包含了 1000 万个难例细粒度负样本，这些样本经过尽心联想以匡助模子更好地分辨语义通常对象间的隐微相反，从而灵验擢升其在各式卑劣任务中的性能进展。通过这么的综合构建，FineHARD 数据集不仅在数目上占据上风，同期也在质地上为高档视觉一语气和指标检测时刻的发展提供了坚实基础。

细粒度数据集对比

咱们进一步将其与其他相当的细粒度数据集（如 LVIS 和 V3Det）进行了对比。FineHARD 通过 CogVLM2-19B 和 YOLO-World 生成的 region 状貌中索要并汇总了类别标签，以构建数据聚拢所涵盖的对象类别信息。下表展示了不同数据集在图像数目、文本状貌数目与由不同文本状貌归纳出的孤苦类别标签数目的对比，贯注因为差距悬殊，横纵坐标均为对数坐标：

为了进一步分析 FineHARD 数据集的样本种种性，咱们就地采样了与 V3Det 相通图像限制（243,000 张）的子集进行对比，在这个子聚拢，FineHARD 包含了 21k 个孤苦类别标签，权贵高于 V3Det 的 13k 个，标明 FineHARD 数据集在语义袒护范围和种种性方面具有昭着上风。此外，咱们使用 t-SNE 降维轨范对采样数据的类别标签进行可视化展示：

该图进一步考据了在相通图像限制下，FineHARD 数据集呈现出更普通的类别分散，评释其在视觉语义上的丰富性和更高的种种性。跟着数据集扩张至 1,200 万张图像，类别标签和状貌文本的种种性进一步权贵擢升。这种限制的增长不仅增强了模子对寥落类别的学习才能，也为细粒度视觉理奉命务提供了更全面的数据撑执。这标志着 FineHARD 在构建大限制、高质地、高种种性视觉言语数据集方面迈出了迫切一步。

可应用于具身智能、3D 建模等领域

从时刻应用出路看，FineHARD 数据集将对多个前沿领域产生影响：

多模态大模子磨砺：通过海量图文 - 区域对都数据的预磨砺，可权贵擢升模子的跨模态一语气与生成才能，相配是对图像细节的一语气与对都；

具身智能系统建立：招引细粒度空间状貌与动作语义，为机器东说念主提供更精确的环境感知与操作领导剖释才能，鼓动工业自动化向融会决策层面升级；

3D 场景建模与数字孪生：区域级细粒度状貌可算作语义特征点云的生成依据，为虚构场景重建提供高精度语义锚点，加快 AR/VR 等千里浸式时刻发展；

细粒度识别打破：通过难负样本的抵御磨砺，可灵验擢升模子对访佛类别（如不同型号汽车、通常品种花草）的判别才能，鼓动安防、零卖等场景的落地应用。

神气 Github：https://github.com/360CVGroup/FG-CLIP

数据集地址：https://huggingface.co/datasets/qihoo360/FineHARD

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