VolDoGer: LLM-assisted Datasets for Domain Generalization in Vision-Language Tasks

📄 arXiv: 2407.19795v2 📥 PDF

作者: Juhwan Choi, Junehyoung Kwon, JungMin Yun, Seunguk Yu, YoungBin Kim

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-07-29 (更新: 2025-07-24)

备注: ICCV 2025 Workshop on Curated Data for Efficient Learning (CDEL)

💡 一句话要点

提出VolDoGer数据集，利用LLM辅助提升视觉-语言任务的领域泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉-语言任务 领域泛化 大型语言模型 数据集构建 图像描述 视觉问答 视觉蕴含

📋 核心要点

  1. 视觉-语言任务的领域泛化能力研究受限于缺乏高质量、多样化的数据集，人工标注成本高昂。
  2. VolDoGer数据集利用大型语言模型辅助数据标注，降低了人工成本，并覆盖图像描述、视觉问答和视觉蕴含三个任务。
  3. 实验表明，VolDoGer数据集能够有效评估和提升现有视觉-语言模型的领域泛化性能。

📝 摘要（中文）

领域泛化能力是深度学习模型的一个关键方面，因为它决定了模型在未见领域数据上的表现能力。然而，针对视觉-语言任务的深度学习模型领域泛化能力的研究仍然有限，这主要是由于缺乏所需的数据集。为了应对这些挑战，我们提出了VolDoGer：视觉-语言领域泛化数据集，这是一个专门为领域泛化而设计的数据集，它涵盖了三个视觉-语言任务：图像描述、视觉问答和视觉蕴含。我们通过将基于LLM的数据标注技术扩展到视觉-语言任务来构建VolDoGer，从而减轻了招募人工标注者的负担。我们通过VolDoGer评估了各种模型的领域泛化能力，从微调模型到最新的多模态大型语言模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型在未见领域数据上泛化能力不足的问题。现有方法依赖于人工标注数据集，成本高昂且难以覆盖所有可能的领域。因此，模型在训练领域表现良好，但在实际应用中，由于数据分布差异，性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成高质量、多样化的视觉-语言数据集，从而减轻人工标注的负担，并提升模型在不同领域上的泛化能力。通过LLM生成的数据可以模拟各种领域的数据分布，从而使模型能够更好地适应未见领域的数据。

技术框架：VolDoGer的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 任务选择：选择图像描述、视觉问答和视觉蕴含三个典型的视觉-语言任务。2) LLM提示设计：设计合适的提示语，引导LLM生成与视觉内容相关的文本描述、问题和答案。3) 数据生成：利用LLM生成大量的视觉-语言数据对。4) 数据过滤与清洗：对生成的数据进行过滤和清洗，去除低质量或不相关的数据。5) 数据集构建：将清洗后的数据整理成数据集，用于模型训练和评估。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于视觉-语言数据集的自动生成。与传统的人工标注方法相比，LLM能够以更低的成本和更高的效率生成大规模、多样化的数据集。此外，论文还针对不同的视觉-语言任务设计了特定的LLM提示语，以提高生成数据的质量。

关键设计：论文中，LLM提示语的设计至关重要。针对图像描述任务，提示语可能包含“描述这张图片”等指令；针对视觉问答任务，提示语可能包含“根据这张图片回答问题”等指令。此外，论文可能还采用了数据增强技术，例如随机裁剪、旋转等，以进一步增加数据的多样性。损失函数方面，可以使用交叉熵损失或对比学习损失等，以优化模型的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在VolDoGer数据集上评估各种视觉-语言模型，验证了该数据集的有效性。实验结果表明，在VolDoGer上训练的模型在未见领域的数据上表现出更好的泛化能力。具体性能提升幅度未知，但论文强调了VolDoGer在提升模型领域泛化能力方面的潜力。

🎯 应用场景

VolDoGer数据集可广泛应用于提升视觉-语言模型的鲁棒性和泛化能力，例如在自动驾驶、智能客服、医疗影像分析等领域，模型需要在各种复杂和未知的场景下准确理解图像和文本信息。该研究有助于推动视觉-语言模型在实际应用中的部署和推广。

📄 摘要（原文）

Domain generalizability is a crucial aspect of a deep learning model since it determines the capability of the model to perform well on data from unseen domains. However, research on the domain generalizability of deep learning models for vision-language tasks remains limited, primarily because of the lack of required datasets. To address these challenges, we propose VolDoGer: Vision-Language Dataset for Domain Generalization, a dedicated dataset designed for domain generalization that addresses three vision-language tasks: image captioning, visual question answering, and visual entailment. We constructed VolDoGer by extending LLM-based data annotation techniques to vision-language tasks, thereby alleviating the burden of recruiting human annotators. We evaluated the domain generalizability of various models, ranging from fine-tuned models to a recent multimodal large language model, through VolDoGer.