LatteCLIP: Unsupervised CLIP Fine-Tuning via LMM-Synthetic Texts

📄 arXiv: 2410.08211v1 📥 PDF

作者: Anh-Quan Cao, Maximilian Jaritz, Matthieu Guillaumin, Raoul de Charette, Loris Bazzani

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-10

💡 一句话要点

LatteCLIP：通过LMM合成文本进行无监督CLIP微调，提升领域泛化能力。

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

关键词: CLIP微调 无监督学习 大型多模态模型 领域自适应 伪标签

📋 核心要点

  1. 现有CLIP模型在特定领域应用时，由于领域差异和数据代表性不足，性能显著下降。
  2. LatteCLIP利用大型多模态模型（LMM）生成图像的文本描述，并从中提炼有用信息，指导CLIP模型在特定领域的微调。
  3. 实验结果表明，LatteCLIP在10个领域数据集上，显著优于零样本方法和其他无监督方法。

📝 摘要（中文）

大规模视觉-语言预训练模型（VLP），如CLIP，因其通用性而闻名，可以在零样本设置中应用于各种应用。然而，当这些模型用于特定领域时，由于领域差距或训练数据中这些领域的代表性不足，它们的性能通常会下降。虽然在具有人工标注标签的自定义数据集上微调VLP模型可以解决这个问题，但标注即使是小规模数据集（例如，10万个样本）也可能是一项昂贵的任务，如果任务复杂，通常需要专家标注员。为了应对这些挑战，我们提出LatteCLIP，这是一种无监督方法，用于在自定义领域中，利用已知的类别名称对CLIP模型进行分类微调，而无需依赖人工标注。我们的方法利用大型多模态模型（LMM）为单个图像和图像组生成富有表现力的文本描述。这些描述提供了额外的上下文信息，以指导自定义领域的微调过程。由于LMM生成的描述容易出现幻觉或遗漏细节，我们引入了一种新颖的策略来提炼有用的信息并稳定训练。具体来说，我们从嘈杂的生成文本和双重伪标签中学习丰富的每类原型表示。我们在10个特定领域数据集上的实验表明，LatteCLIP的top-1准确率比预训练的零样本方法平均提高了+4.74个百分点，比其他最先进的无监督方法提高了+3.45个百分点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决CLIP模型在特定领域应用时，由于领域差异和数据代表性不足导致的性能下降问题。现有方法依赖于人工标注数据进行微调，成本高昂，尤其是在复杂任务中。因此，需要一种无监督的方法来提升CLIP模型在特定领域的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（LMM）生成图像的文本描述，作为额外的上下文信息，指导CLIP模型在特定领域的微调。通过从LMM生成的噪声文本中提炼有用信息，并结合双重伪标签，学习更鲁棒的类别表示。

技术框架：LatteCLIP的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 使用LMM为图像生成文本描述；2) 从生成的文本描述中提取特征，并学习每类原型表示；3) 使用双重伪标签和原型表示，对CLIP模型进行微调。该框架旨在利用LMM的知识，同时克服其生成文本的噪声问题。

关键创新：LatteCLIP的关键创新在于提出了一种从LMM生成的噪声文本中提炼有用信息的方法。通过学习每类原型表示，并结合双重伪标签，可以有效地过滤掉LMM生成的幻觉和不准确信息，从而稳定训练过程。与现有方法相比，LatteCLIP无需人工标注数据，即可实现特定领域的CLIP模型微调。

关键设计：LatteCLIP的关键设计包括：1) 使用特定的LMM模型（具体模型未知）生成图像描述；2) 设计损失函数，鼓励学习到的原型表示能够区分不同的类别，并与图像特征对齐；3) 使用双重伪标签，进一步提高训练的鲁棒性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LatteCLIP在10个领域特定数据集上进行了评估，实验结果表明，LatteCLIP的top-1准确率比预训练的零样本方法平均提高了+4.74个百分点，比其他最先进的无监督方法提高了+3.45个百分点。这些结果表明，LatteCLIP能够有效地利用LMM生成的文本信息，提升CLIP模型在特定领域的性能。

🎯 应用场景

LatteCLIP可应用于各种领域，例如医学图像分析、遥感图像分类、产品识别等。该方法降低了模型在特定领域部署的成本，无需大量人工标注数据，即可提升模型性能。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务，例如细粒度图像分类和图像检索。

📄 摘要（原文）

Large-scale vision-language pre-trained (VLP) models (e.g., CLIP) are renowned for their versatility, as they can be applied to diverse applications in a zero-shot setup. However, when these models are used in specific domains, their performance often falls short due to domain gaps or the under-representation of these domains in the training data. While fine-tuning VLP models on custom datasets with human-annotated labels can address this issue, annotating even a small-scale dataset (e.g., 100k samples) can be an expensive endeavor, often requiring expert annotators if the task is complex. To address these challenges, we propose LatteCLIP, an unsupervised method for fine-tuning CLIP models on classification with known class names in custom domains, without relying on human annotations. Our method leverages Large Multimodal Models (LMMs) to generate expressive textual descriptions for both individual images and groups of images. These provide additional contextual information to guide the fine-tuning process in the custom domains. Since LMM-generated descriptions are prone to hallucination or missing details, we introduce a novel strategy to distill only the useful information and stabilize the training. Specifically, we learn rich per-class prototype representations from noisy generated texts and dual pseudo-labels. Our experiments on 10 domain-specific datasets show that LatteCLIP outperforms pre-trained zero-shot methods by an average improvement of +4.74 points in top-1 accuracy and other state-of-the-art unsupervised methods by +3.45 points.