[RSJ25] Multilingual Scene Text-Aware Multimodal Retrieval for Everyday Objects Based on Deep State Space Models

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1. 慶應義塾大学 西牧宙輝，八島大地，戸倉健登，杉浦孔明 多言語シーンテキストを考慮した 深層状態空間モデルに基づく実世界検索エンジン
2. Motivation： 実世界検索エンジンをショッピングモール規模に適用したい - 2 - 実世界検索エンジン [Yashima+, RA-L25], [Kaneda+, RA-L24]：自然言語に基づき，物体を検索 屋内 ドバイモール 万博の一部 カテゴリ数 RT-1 [Brohan+, RSS23]，π0 [Black+, RSS25] 300~ 2,000~ 50,000~ 検索可 操作可 適用不可
3. 手法 概要 NLMap [Chen+, ICRA23] 構築したシーン表現に基づく物体検索 Embodied-RAG [Xie+, 24] 階層的なメモリ構造に基づく階層的探索 RelaX-Former [Yashima+, RA-L25] 自由形式の指示文に基づく物体検索・操作 関連研究： 検索ベースの物体操作手法は1つの店舗規模ですら適用が困難 - 3 - RelaX-Former Embodied-RAG  多様なカテゴリ の物体に対応 できない
4. なぜ難しいのか？ - 4 - ◼ カテゴリ数が多い ◼ 1画像内の物体数が多い ⇔ シーンテキストを利用すれば 解決できるはず 英語 アラビア語 フランス語 https://dubainotorisetsu.com/wp-content/uploads/2024/09/472882200_616937954348236_4867730316808105745_n.jpg, https://i1.wp.com/shunpost.com/wp-content/uploads/2019/04/LaysChina-190420_003.jpg, https://www.nongshim.co.jp/wp-content/uploads/2024/09/sub3-1.jpg, https://m.media-amazon.com/images/I/61pvgGGaJ2L._UF894,1000_QL80_.jpg, https://www.instacart.com/image-server/1864x1864/www.instacart.com/assets/domains/product-image/file/large_75a80d77-183d-47b9-9898-38da5a697be0.jpg 英語 中国語 英語 韓国語 日本語 英語 スペイン語 英語 ドイツ語  多言語
5. なぜ難しいのか？ - 5 - ◼ カテゴリ数が多い ◼ 1画像内の物体数が多い ⇔ シーンテキストを利用すれば 解決できるはず 英語 アラビア語 フランス語 https://dubainotorisetsu.com/wp-content/uploads/2024/09/472882200_616937954348236_4867730316808105745_n.jpg, https://i1.wp.com/shunpost.com/wp-content/uploads/2019/04/LaysChina-190420_003.jpg, https://www.nongshim.co.jp/wp-content/uploads/2024/09/sub3-1.jpg, https://m.media-amazon.com/images/I/61pvgGGaJ2L._UF894,1000_QL80_.jpg, https://www.instacart.com/image-server/1864x1864/www.instacart.com/assets/domains/product-image/file/large_75a80d77-183d-47b9-9898-38da5a697be0.jpg 英語 中国語 英語 韓国語 日本語 英語 スペイン語 英語 ドイツ語  多言語
6. 問題設定：多言語のシーンテキストを考慮したマルチモーダル検索 - 6 - ◼ 入力：物体操作や移動に関する自由形式の指示文（クエリ） ◼ 出力：クエリとの関連度に基づいて順位付けされた画像のリスト 「DUBAI」 「TREND」 「Le Luxe」 「ةرخاف الوكوش」
7. - 7 - 多言語のシーンテキストを視覚言語モデルは扱えない 「ةنيهج」 「بيلح」 https://omiyagemylove.com/wp-content/uploads/2024/06/import/blog_import_66504b7bdd661.jpg, https://img.danawa.com/prod_img/500000/840/719/img/2719840_1.jpg, https://m.media-amazon.com/images/I/411Y41QziVL.jpg  これらの文字から情報を得られない 「퐁퐁」 「キュキュット」 「除菌」
8. - 8 - シーンテキストには固有名詞が含まれるため翻訳だけでは不十分 「ةنيهج」 ⇒ Juhayna 「بيلح」 ⇒ milk https://omiyagemylove.com/wp-content/uploads/2024/06/import/blog_import_66504b7bdd661.jpg, https://img.danawa.com/prod_img/500000/840/719/img/2719840_1.jpg, https://m.media-amazon.com/images/I/411Y41QziVL.jpg  固有名詞を翻訳 ⇒ 不適切な埋め込み 「퐁퐁」 ⇒ Pongpong 「キュキュット」 ⇒ Kyu Kyu Tto 「除菌」 ⇒ antibacterial
9. - 9 - 新規性 (1/2)： 多言語MLLMによる多言語シーンテキストの正規化・拡張 「ةنيهج」 ⇒ Egyptian dairy brand 「بيلح」 ⇒ milk https://omiyagemylove.com/wp-content/uploads/2024/06/import/blog_import_66504b7bdd661.jpg, https://img.danawa.com/prod_img/500000/840/719/img/2719840_1.jpg, https://m.media-amazon.com/images/I/411Y41QziVL.jpg 「퐁퐁」 ⇒ Korean detergent brand 「キュキュット」 ⇒ Japanese detergent brand 「除菌」 ⇒ antibacterial 元の言語に依存しない，固有名詞の理解 ◼ 固有名詞：クエリで使用される言語で説明 ◼ それ以外：クエリで使用される言語に翻訳
10. - 10 - 新規性 (2/2)：深層状態空間モデルでシーンテキストを含む 新規性 (2/2)：視覚情報・複数階層の言語情報を統合 MLLMが困難とするシーンテキスト情報の明示的な活用 TransformerのSelf-Attentionによる統合を置き換え Mamba [Gu+, COLM24] ◼ 深層状態空間モデルの1つ ◼ 時系列予測や言語モデリングで Transformerと同等以上の性能 Mambaを用いて統合
11. - 11 - MLLMが困難とするシーンテキスト情報の明示的な活用 TransformerのSelf-Attentionによる統合を置き換え 新規性 (2/2)：深層状態空間モデルでシーンテキストを含む 新規性 (2/2)：視覚情報・複数階層の言語情報を統合
12. - 12 - MLLMが困難とするシーンテキスト情報の明示的な活用 TransformerのSelf-Attentionによる統合を置き換え 新規性 (2/2)：深層状態空間モデルでシーンテキストを含む 新規性 (2/2)：視覚情報・複数階層の言語情報を統合
13. - 13 - MLLMが困難とするシーンテキスト情報の明示的な活用 TransformerのSelf-Attentionによる統合を置き換え 新規性 (2/2)：深層状態空間モデルでシーンテキストを含む 新規性 (2/2)：視覚情報・複数階層の言語情報を統合
14. - 14 - MLLMが困難とするシーンテキスト情報の明示的な活用 TransformerのSelf-Attentionによる統合を置き換え 新規性 (2/2)：深層状態空間モデルでシーンテキストを含む 新規性 (2/2)：視覚情報・複数階層の言語情報を統合
15. 実験設定： 多言語のシーンテキストを含むマルチモーダル検索ベンチマークを構築 - 15 - ◼ 多言語のシーンテキストを含む画像とそれらを考慮したクエリで構成 ◼ 107名のアノテータ ◼ 580画像，2994クエリ ◼ ドバイモール (世界最大級の ショッピングモール) の店舗で画像を収集 MP3D [Chang+, 3DV17], HM3D [Ramakrishnan+, NeurIPS21] シーンテキストを含まない画像群 GoGetIt, TextCaps-test [戸倉+, MIRU25] 英語のシーンテキストのみを考慮したクエリ
16. 定量的結果 (1/2)：標準的な評価指標でベースライン手法を上回った - 16 - [%] 手法 M-STAR GoGetIt (Instruction) GoGetIt (RefText) TextCaps-test R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ 提案手法 62.3 83.1 84.0 89.8 82.8 88.8 86.8 92.5 BLIP2 [Li+, ICML23] 54.9 71.5 - - - - 76.8 86.3 BEiT-3 [Wang+, CVPR23] 44.6 61.0 67.0 77.2 77.3 84.2 82.5 89.5 SigLIP2 [Tschannen+, 25] 61.0 77.8 67.8 75.9 70.4 80.3 78.5 85.5 STARE [戸倉+, MIRU25] 58.2 76.9 78.7 86.8 79.7 86.7 81.5 87.6
17. [%] 手法 M-STAR GoGetIt (Instruction) GoGetIt (RefText) TextCaps-test R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ 提案手法 62.3 83.1 84.0 89.8 82.8 88.8 86.8 92.5 BLIP2 [Li+, ICML23] 54.9 71.5 - - - - 76.8 86.3 BEiT-3 [Wang+, CVPR23] 44.6 61.0 67.0 77.2 77.3 84.2 82.5 89.5 SigLIP2 [Tschannen+, 25] 61.0 77.8 67.8 75.9 70.4 80.3 78.5 85.5 STARE [戸倉+, MIRU25] 58.2 76.9 78.7 86.8 79.7 86.7 81.5 87.6 - 17 - +5.3 +3.0 +2.1 +3.0 定量的結果 (2/2)：標準的な評価指標でベースライン手法を上回った
18. - 18 - 定性的結果 (1/2)： 日本語のシーンテキスト「消臭ビーズ」も考慮して順位付け “Please get the pink aroma product with deodorant beads surrounding it.”
19. - 19 - 定性的結果 (1/2)： 日本語のシーンテキスト「消臭ビーズ」も考慮して順位付け “Please get the pink aroma product with deodorant beads surrounding it.”
20. - 20 - 定性的結果 (1/2)： 日本語のシーンテキスト「消臭ビーズ」も考慮して順位付け “Please get the pink aroma product with deodorant beads surrounding it.”
21. - 21 - 定性的結果 (1/2)： 日本語のシーンテキスト「消臭ビーズ」も考慮して順位付け “Please get the pink aroma product with deodorant beads surrounding it.”
22. - 22 - 定性的結果 (2/2)：複数のシーンテキストを考慮して順位付け “Please bring me the purple Lavender bottle on the right side of white thieves bottle.”
23. - 23 - 定性的結果 (2/2)：複数のシーンテキストを考慮して順位付け “Please bring me the purple Lavender bottle on the right side of white thieves bottle.”
24. - 24 - 背景 ◼ 多言語のシーンテキストを考慮したマルチモーダル検索 新規性 ◼ 多言語のシーンテキストを正規化・拡張し，視覚情報との関係をモデル化 ◼ 深層状態空間モデルでシーンテキストを含む視覚情報・複数階層の言語情報を統合 結果 ◼ すべてのベンチマークにおいて ベースライン手法を上回る まとめ
25. Appendix 25
26. - 26 - 損失関数：類似画像に対して頑健な損失関数の設定 Dual Relaxed Contrastive (DRC) loss [Yashima+, RA-L25]を使用 ◼ MLLMを用いて類似画像にUnlabeled Positiveを付与 ◼ Unlabeled Positiveを考慮し，対照性を緩和する損失関数 ：Unlabeled Positiveペアの添字集合
27. - 27 - ベンチマーク：マルチモーダル検索用のベンチマーク 物体操作や移動に関する自由形式の指示文および画像から構成 ◼ GoGetIt，TextCaps-test [戸倉+, MIRU25] ◼ RefText [Bu+, TMM23] ，TextCaps [Sidorov+, ECCV20] の画像に対して指示文を付与 ◼ クエリは英語のシーンテキストを考慮して付与 ◼ LTRRIE [Kaneda+, RA-L24] ◼ 屋内環境を対象 ◼ シーンテキストを含まない画像群が検索対象 クエリ：“Pass me a yellow TOBLERONE in front of the orange Apricots.” GoGetIt
28. - 28 - 評価指標：マルチモーダル検索設定において標準的 ◼ Recall@K ：クエリ数 ：𝑖番目のクエリに対する正解画像群 ：𝑖番目のクエリに対する検索結果のうち，上位𝐾枚の画像群
29. Ablation Study： 多言語シーンテキストの正規化・拡張が性能向上に寄与 - 29 - 手法 [%] M-STAR GoGetIt (Instruction) GoGetIt (RefText) TextCaps-test R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ 提案手法 62.3 83.1 84.0 89.8 82.8 88.8 86.8 92.5 w/o Pivot Translation 55.7 77.8 80.5 85.9 79.1 87.1 83.2 88.9 ◼ すべてのベンチマークにおいてシーンテキストの正規化・拡張が性能向上に寄与 ◼ 特に多言語のシーンテキストを考慮したM-STARベンチマークで性能向上が顕著
30. Ablation Study：Mambaを用いた統合が性能向上に寄与 - 30 - 手法 [%] M-STAR GoGetIt (Instruction) GoGetIt (RefText) TextCaps-test R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ 提案手法 62.3 83.1 84.0 89.8 82.8 88.8 86.8 92.5 w/ Transformer 59.1 79.1 80.2 86.7 79.8 87.7 83.3 90.0 ◼ Mambaによる特徴量の統合部分をTransformerに置き換えて実験 ◼ すべてのベンチマークにおいて，Mambaによる統合が性能向上に寄与
31. - 31 - 定性的結果 (失敗例)： 「Botanical」をシーンテキストととらえられずに順位付け “Please bring me the frame that says Botanical, located on the far left of the shelf.”
32. - 32 - 定性的結果 (失敗例)： 「Botanical」をシーンテキストととらえられずに順位付け “Please bring me the frame that says Botanical, located on the far left of the shelf.”  「BOTA」と「NICAL」に分かれて検出 ⇒ クエリ中の「Botanical」と対応付けられず 「BOTA」 「NICAL」