最近，Meta AI推出了这样一个“杂食者” （Omnivore）模型，可以对不同视觉模态的数据进行分类，包括图像、视频和3D数据。

比如面对最左边的图像，它可以从深度图、单视觉3D图和视频数据集中搜集出与之最匹配的结果。

这在之前，都要分用不同的模型来实现；现在一个模型就搞定了。

而且Omnivore易于训练，使用现成的标准数据集，就能让其性能达到与对应单模型相当甚至更高的水平。

实验结果显示，Omnivore在图像分类数据集ImageNet上能达到86.0%的精度，在用于动作识别的Kinetics数据集上能达84.1%，在用于单视图3D场景分类的SUN RGB-D也获得了67.1%。

另外，Omnivore在实现一切跨模态识别时，都无需访问模态之间的对应关系。

不同视觉模态都能通吃的“杂食者”

Omnivore基于Transformer体系结构，具备该架构特有的灵活性，并针对不同模态的分类任务进行联合训练。

模型架构如下：

Omnivore会将输入的图像、视频和单视图3D图像转换为embedding，并馈送到Transformer中。

虽然它可以使用任何vision transformer架构来处理patch embedding，但鉴于Swin transformer在图像和视频任务上的强大性能，这里就使用该架构作为基础模型。

具体来说，Omnivore将图像转为patch，视频转为时空tube（spatio-temporal tube），单视图3D图像转为RGB patch和深度patch。

然后使用线性层将patches映射到到embedding中。其中对RGB patch使用同一线性层，对深度patch使用单独的。

总的来说，就是通过embedding将所有视觉模式转换为通用格式，然后使用一系列时空注意力（attention）操作来构建不同视觉模式的统一表示。

研究人员在ImageNet-1K数据集、Kinetics-400数据集和SUN RGB-D数据集上联合训练出各种Omnivore模型。

这种方法类似于多任务学习和跨模态对齐，但有2点重要区别：

1、不假设输入观测值对齐（即不假设图像、视频和3D数据之间的对应关系）；

2、也不假设这些数据集共享相同的标签空间（label space）。

性能超SOTA

实验方面，首先将Omnivore与各视觉模态对应的特定模型（下表中指Specific）进行比较。

一共有三种不同的模型尺寸：T、S和B。

预训练模型在七个下游任务上都进行了微调。

图像特定模型在IN1K上预训练。视频特定模型和单视图3D特定模型均使用预训练图像特定模型的inflation进行初始化，并分别在K400和SUN RGB-D上进行微调。

结果发现，Omnivore在几乎所有的下游任务上的性能都相当于或优于各特定模型。

其中尺寸最大的Swin-B实现了全部任务上的SOTA。

将Omnivore与具有相同模型架构和参数数量的特定模型比较也是相同的结果。

其中Omnivore在IN1K、K400和SUN数据集上从头开始联合训练，而特定模态的模型针对每个数据集专门训练：

ImageSwin模型从零开始训练，VideoSwin和DepthSwin模型则从ImageSwin模型上进行微调。

接下来将Omnivore与图像、视频和3D数据分类任务上的SOTA模型进行比较。

结果仍然不错，Omnivore在所有预训练任务中都表现出了优于SOTA模型的性能（下图从上至下分别为图像、视频和3D数据）。

此外，在ImageNet-1K数据集上检索给定RGB图像的深度图也发现，尽管Omnivore没有接受过关于1K深度图的训练，但它也能够给出语义相似的正确答案。

最后，作者表示，尽管这个“杂食者”比传统的特定模式模型有了很多进步，但它有一些局限性。

比如目前它仅适用于单视图3D图像，不适用于其他3D表示，如体素图（voxels）、点云图等。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2201.08377

代码已开源：

https://github.com/facebookresearch/omnivore

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