摘要

本文介绍了一种名为CEIA（CLIP-Based Event-Image Alignment）的有效框架，用于开放世界基于事件的理解。当前，由于缺乏配对的事件-文本数据，训练大型事件-文本模型仍然是一个巨大挑战。为了应对这一挑战，CEIA通过对比学习，利用丰富的事件-图像数据集来学习与CLIP图像空间对齐的事件嵌入空间，从而间接对齐事件和文本数据。CEIA具有两大优势：一是能够充分利用现有的事件-图像数据集来弥补大规模事件-文本数据集的不足；二是通过利用更多的训练数据，展现出提升性能的灵活性，确保了可扩展性。CEIA在多种基于事件的多模态应用中进行了广泛评估，如物体识别、事件-图像检索、事件-文本检索和领域自适应，结果显示CEIA在这些应用中相较于现有方法具有显著的零样本优势。

原理

CEIA框架的核心在于通过对比学习来对齐事件和图像数据，进而间接对齐事件和文本数据。具体来说，CEIA利用CLIP的图像编码器作为初始化，通过LoRA技术对事件编码器进行微调，以学习一个与CLIP图像嵌入空间对齐的事件嵌入空间。由于CLIP在预训练阶段已经对图像和文本空间进行了对齐，因此通过图像数据作为桥梁，事件和文本数据也自然地实现了对齐。这种跨模态的对齐方式不仅避免了直接对齐事件和文本数据的困难，还保留了CLIP强大的零样本能力，同时通过对比学习确保了事件、图像和文本在同一嵌入空间中的对齐。

流程

CEIA的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 初始化与微调：使用CLIP的图像编码器初始化事件编码器，并通过LoRA技术进行微调。
2. 对比学习：通过对比学习，使得从事件和图像中提取的特征在嵌入空间中尽可能接近，而不同的事件-图像对之间的距离尽可能远。
3. 事件-文本对齐：由于CLIP已经预训练了对齐的图像-文本空间，因此通过图像作为中介，实现了事件和文本的自然对齐。
4. 应用扩展：CEIA的统一嵌入空间可以平滑地应用于物体识别、事件-图像检索、事件-文本检索和领域自适应等多种任务。

应用

CEIA框架的应用前景广泛，特别是在需要处理事件数据的计算机视觉任务中，如自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等。通过提供一个统一的事件、图像和文本对齐的嵌入空间，CEIA不仅能够增强开放世界的事件-文本理解能力，还能够推动更多基于事件的多模态理解任务的发展。此外，CEIA的可扩展性意味着随着更多事件-图像数据的利用，其性能可以进一步提升，为未来开发基于事件的大型视觉模型提供了可能。