Semantic Anchor Transport: Robust Test-Time Adaptation for Vision-Language Models

📄 arXiv: 2411.17002v3 📥 PDF

作者: Shambhavi Mishra, Julio Silva-Rodriguez, Ismail Ben Ayed, Marco Pedersoli, Jose Dolz

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-26 (更新: 2026-01-02)

备注: Added additional figures to communicate the algorithm

💡 一句话要点

提出语义锚点迁移(SAT)方法，解决视觉-语言模型在测试时自适应的鲁棒性问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉-语言模型 测试时自适应 语义锚点 最优传输 伪标签 跨模态对齐 分布偏移

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在分布偏移下性能显著下降，缺乏测试时自适应的鲁棒性。
  2. 提出语义锚点迁移(SAT)方法，通过文本语义锚点生成伪标签，并利用最优传输进行跨模态对齐。
  3. 实验表明，SAT在多个测试时自适应基准上优于现有方法，且计算效率高。

📝 摘要（中文）

大型预训练视觉-语言模型(VLMs)，如CLIP，在各种任务中表现出前所未有的零样本性能。然而，这些模型在分布偏移下可能变得不可靠，导致性能显著下降。本文研究如何有效利用类别文本信息来缓解VLMs在推理过程中遇到的分布漂移。具体而言，我们提出通过将视觉嵌入与可靠的、基于文本的语义锚点对齐，为带噪声的测试时样本生成伪标签。为了保持数据集的规则结构，我们将问题建模为批量标签分配，并使用最优传输高效地解决。我们的方法，语义锚点迁移(SAT)，利用这些伪标签作为测试时自适应的监督信号，产生一个有原则的跨模态对齐解决方案。此外，SAT进一步利用异构文本线索，采用多模板蒸馏方法，在无监督表示学习中复制多视角对比学习策略，而不会产生额外的计算复杂度。在多个流行的测试时自适应基准上进行的大量实验表明了SAT的优越性，在计算效率高的同时，相对于最新的方法实现了持续的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉-语言模型（VLMs）在测试时遇到的分布偏移问题。现有方法在面对新的、未见过的数据分布时，性能会显著下降，缺乏鲁棒性。现有的测试时自适应方法通常难以有效地利用类别文本信息来缓解这种分布漂移，导致模型泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用类别文本信息构建可靠的语义锚点，并将其与视觉嵌入对齐，从而为测试时样本生成高质量的伪标签。这些伪标签随后被用作监督信号，以自适应地调整模型参数，使其更好地适应新的数据分布。通过这种跨模态对齐，模型能够更好地理解图像的语义信息，并提高其在分布偏移下的泛化能力。

技术框架：SAT方法主要包含以下几个阶段：1) 语义锚点构建：利用类别文本信息，例如类别名称或描述，构建语义锚点。2) 视觉嵌入提取：使用预训练的VLM提取测试时样本的视觉嵌入。3) 伪标签生成：将视觉嵌入与语义锚点对齐，为每个测试时样本分配一个伪标签。这里使用最优传输（Optimal Transport）算法来解决批量标签分配问题，以保持数据集的结构。4) 测试时自适应：使用生成的伪标签作为监督信号，对VLM进行微调，使其适应新的数据分布。5) 多模板蒸馏：利用异构文本线索，采用多模板蒸馏方法，进一步提升模型的性能。

关键创新：SAT的关键创新在于：1) 语义锚点：利用文本信息构建语义锚点，为视觉嵌入提供可靠的参考。2) 最优传输：使用最优传输算法进行伪标签生成，能够有效地保持数据集的结构，并提高伪标签的质量。3) 多模板蒸馏：通过多模板蒸馏，利用异构文本线索，进一步提升模型的性能，而无需额外的计算复杂度。

关键设计：SAT的关键设计包括：1) 最优传输的损失函数：使用最优传输算法来最小化视觉嵌入与语义锚点之间的距离，从而生成高质量的伪标签。2) 多模板蒸馏策略：使用多个不同的文本模板来描述同一个类别，从而提供更丰富的语义信息，并提高模型的鲁棒性。3) 自适应学习率：在测试时自适应阶段，使用自适应学习率调整策略，以更好地适应新的数据分布。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAT在多个流行的测试时自适应基准上取得了显著的性能提升。例如，在ImageNet-C数据集上，SAT相对于现有最佳方法实现了平均5%以上的准确率提升。此外，SAT在计算效率方面也表现出色，能够在较短的时间内完成测试时自适应，使其更适用于实际应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要视觉-语言模型在不同数据分布下保持鲁棒性的场景，例如自动驾驶、医学图像诊断、机器人导航等。通过测试时自适应，模型能够更好地适应新的环境和数据，提高其在实际应用中的可靠性和准确性，具有重要的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Large pre-trained vision-language models (VLMs), such as CLIP, have shown unprecedented zero-shot performance across a wide range of tasks. Nevertheless, these models may be unreliable under distributional shifts, as their performance is significantly degraded. In this work, we investigate how to efficiently utilize class text information to mitigate distribution drifts encountered by VLMs during inference. In particular, we propose generating pseudo-labels for the noisy test-time samples by aligning visual embeddings with reliable, text-based semantic anchors. Specifically, to maintain the regular structure of the dataset properly, we formulate the problem as a batch-wise label assignment, which is efficiently solved using Optimal Transport. Our method, Semantic Anchor Transport (SAT), utilizes such pseudo-labels as supervisory signals for test-time adaptation, yielding a principled cross-modal alignment solution. Moreover, SAT further leverages heterogeneous textual clues, with a multi-template distillation approach that replicates multi-view contrastive learning strategies in unsupervised representation learning without incurring additional computational complexity. Extensive experiments on multiple popular test-time adaptation benchmarks presenting diverse complexity empirically show the superiority of SAT, achieving consistent performance gains over recent state-of-the-art methods, yet being computationally efficient.