摘要：该文介绍了一种名为MambaPro的多模态对象识别框架，旨在利用不同模态的互补图像信息进行特定对象的检索。该框架首先使用Parallel Feed-Forward adapter（PFA）将CLIP模型适应于多模态对象识别任务，并引入Synergistic R
该文介绍了一种名为MambaPro的多模态对象识别框架，旨在利用不同模态的互补图像信息进行特定对象的检索。该框架首先使用Parallel Feed-Forward adapter（PFA）将CLIP模型适应于多模态对象识别任务，并引入Synergistic Residual Prompt（SRP）以引导多模态特征的联合学习。最后，借助Mamba的优越可扩展性，提出了Mamba Aggregation（MA）方法以高效地建模不同模态之间的交互作用。实验结果表明，MambaPro能够提取更加稳健的特征并降低复杂度，在三个多模态对象识别基准测试中取得了良好的效果。
该论文提出了一个多模态对象识别框架，使用CLIP作为共享骨干网络，并通过三个主要组件来增强其性能：并行Feed-Forward Adapter（PFA）、协同Residual Prompt（SRP）和Mamba聚合（MA）。其中，PFA设计为平行分支结构，保留了输入特征的完整性；SRP引入了Synergistic Prompt（SP）和Residual Prompt（RP），以促进多模态信息的联合学习；MA则采用了Mamba模型，有效地捕捉了不同模态之间的交互作用。
使用CLIP作为共享骨干网络，能够利用大规模预训练的知识，提高模型泛化能力。并行分支结构的PFA，使得输入特征的完整性得到保持，避免了信息丢失。SRP引入了SP和RP，有助于跨模态知识的传递和多模态信息的集成。MA采用了Mamba模型，能够高效地建模不同模态之间的交互关系。该论文的主要贡献在于提出了一种适用于多模态对象识别的方法，通过结合CLIP、PFA、SRP和MA等组件，能够在复杂场景下实现更准确的对象识别。这种方法相较于传统的单一模态方法具有更高的泛化能力和更强的适应性，可以应用于各种实际场景中的多模态物体识别任务。
本文主要介绍了作者在多模态ReID任务中提出的MambaPro方法，并进行了多个对比实验来验证其有效性。具体来说，作者使用了三个多模态ReID基准数据集RGBNT201、RGBNT100和MSVR310，并采用了mean Average Precision（mAP）和Cumulative Match Characteristic（CMC）等评估指标来进行性能比较。此外，作者还对模型的复杂度进行了分析，包括训练时使用的GPU内存、可训练参数和计算量等方面。
接下来，我们详细介绍每个对比实验的结果：
对比不同单模态和多模态方法的性能表现。作者首先将MambaPro与其他单模态和多模态方法进行了比较，结果表明MambaPro在所有三个数据集上都取得了最好的性能表现，特别是在小规模数据集上表现更为突出。对比不同prompt机制的效果。作者进一步研究了不同的prompt机制对性能的影响，发现Synergistic Transformation Prompt（STP）是最有效的，因为它能够充分利用不同模态之间的互补信息。对比不同adapter的效果。作者还比较了Bottle-neck Adapter（BNA）和LoRA两种adapter的效果，结果显示BNA的表现更好，因为它的学习能力更强。对比不同聚合方法的效果。作者还比较了Sum、Concat和Transformer三种聚合方法的效果，结果表明Transformer是最有效的，因为它能够利用attention机制更好地处理多模态序列。总结实验结果并给出可视化展示。最后，作者总结了实验结果，并通过Grad-CAM可视化展示了不同模态之间的交互作用，进一步证明了MambaPro的有效性。综上所述，本文通过多个对比实验证明了MambaPro在多模态ReID任务中的有效性，并提供了详细的实验结果和可视化展示，为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
该论文提出了一种名为MambaPro的新颖特征学习框架，用于多模态对象识别任务。作者采用了CLIP驱动的协同提示调优与Mamba聚合相结合的方法来解决单模态物体识别中存在的局限性，并在三个多模态物体识别基准测试中验证了其有效性。
该论文的主要贡献在于：
提出了MambaPro框架：将CLIP驱动的协同提示调优与Mamba聚合相结合，以提高多模态物体识别的性能。开发了Synergistic Residual Prompt（SRP）：通过引入协同提示和残差提示来指导多模态特征的学习，有效地促进知识转移和模态交互。引入了Mamba Aggregation（MA）：使用线性复杂度全面整合不同模态之间的互补信息。这些创新点为多模态物体识别提供了一个新的解决方案，同时减少了参数数量和计算量。
虽然该论文提出的方法在多个实验中表现良好，但还有许多潜在的研究方向可以进一步探索。例如：
将MambaPro与其他预训练模型或自适应方法结合，以获得更好的性能提升。在更复杂的场景下，如视频或空间中的物体识别，扩展MambaPro的应用范围。研究如何利用更多的预训练模型，以进一步增强MambaPro的泛化能力。总之，MambaPro为多模态物体识别提供了一个有前途的方法，值得在未来的研究中深入探讨。
来源：宁教授网络空间元宇宙
