Learning to Rank Pre-trained Vision-Language Models for Downstream Tasks

📄 arXiv: 2412.20682v1 📥 PDF

作者: Yuhe Ding, Bo Jiang, Aihua Zheng, Qin Xu, Jian Liang

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-12-30

💡 一句话要点

提出VEGA：一种无监督视觉-语言模型排序方法，用于下游任务选择。

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

关键词: 视觉-语言模型 模型选择 无监督学习 图对齐 下游任务

📋 核心要点

  1. 现有VLM选择方法依赖有监督数据和大型语言模型，在无监督下游任务中受限。
  2. VEGA通过构建视觉和文本图，并计算图之间的对齐程度来评估VLM的性能。
  3. 实验表明，VEGA能可靠地估计VLM在无标签下游任务上的性能，无需标注。

📝 摘要（中文）

CLIP等视觉-语言模型(VLM)在分类基准测试中表现出卓越的零样本能力。然而，选择在无标签下游任务上性能最高的VLM并非易事。现有的VLM选择方法侧重于仅使用类别名称的设置，依赖于有监督的大规模数据集和大型语言模型，这在部署期间可能无法访问或不可行。本文提出了 extbf{无监督视觉-语言模型选择}问题，即仅提供无监督的下游数据集，而不提供任何额外信息。为了解决这个问题，我们提出了一种名为视觉-文本图对齐(VEGA)的方法，通过测量VLM在下游任务上两种模态之间的对齐程度来选择VLM，而无需任何标注。VEGA的动机是VLM的预训练范式，该范式将来自视觉和文本模态的具有相同语义的特征对齐，从而将两种模态映射到共享的表示空间中。具体来说，我们首先分别在视觉和文本特征上构建两个图。然后，VEGA被定义为视觉和文本图在节点和边缘级别的整体相似性。在涵盖各种应用场景和下游数据集的三个不同基准上的大量实验表明，VEGA始终如一地提供对VLM在无标签下游任务上的性能的可靠和准确的估计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无监督视觉-语言模型选择问题。现有方法通常依赖于有监督的大规模数据集或大型语言模型，这在实际部署中可能不可行，尤其是在缺乏标注数据的场景下。因此，如何在只有无监督下游数据集的情况下，有效地选择合适的VLM成为了一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用VLM的预训练范式，即视觉和文本模态的特征在语义上是对齐的。通过构建视觉和文本特征图，并计算它们之间的对齐程度，可以评估VLM在下游任务上的性能。对齐程度越高，表明VLM在该任务上表现越好。

技术框架：VEGA方法主要包含以下几个步骤：1) 特征提取：使用待评估的VLM分别提取下游任务数据集的视觉和文本特征。2) 图构建：基于视觉特征和文本特征，分别构建视觉图和文本图。图的节点表示特征向量，边表示节点之间的相似度。3) 图对齐：计算视觉图和文本图之间的对齐程度，作为VLM性能的评估指标。对齐程度通过节点和边缘级别的相似度来衡量。

关键创新：VEGA的关键创新在于提出了一种无监督的VLM选择方法，无需任何标注数据或额外的语言模型。它利用了VLM自身预训练的对齐特性，通过图结构来建模视觉和文本模态之间的关系，并以此评估VLM的性能。与现有方法相比，VEGA更加灵活和易于部署。

关键设计：在图构建阶段，可以使用不同的相似度度量方法来计算节点之间的相似度，例如余弦相似度。在图对齐阶段，可以采用不同的图匹配算法来计算视觉图和文本图之间的相似度。论文中具体使用的参数设置和算法选择未知，但这些都是可以根据具体任务进行调整的关键设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VEGA在三个不同的基准测试中，涵盖了各种应用场景和下游数据集，始终如一地提供了对VLM在无标签下游任务上的性能的可靠和准确的估计。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了VEGA的稳定性和准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要选择合适的视觉-语言模型的场景，例如图像分类、图像检索、视觉问答等。在资源受限或缺乏标注数据的环境中，VEGA能够帮助用户快速选择性能最佳的VLM，从而提高下游任务的性能和效率。未来，该方法可以扩展到更多模态和更复杂的任务中。

📄 摘要（原文）

Vision language models (VLMs) like CLIP show stellar zero-shot capability on classification benchmarks. However, selecting the VLM with the highest performance on the unlabeled downstream task is non-trivial. Existing VLM selection methods focus on the class-name-only setting, relying on a supervised large-scale dataset and large language models, which may not be accessible or feasible during deployment. This paper introduces the problem of \textbf{unsupervised vision-language model selection}, where only unsupervised downstream datasets are available, with no additional information provided. To solve this problem, we propose a method termed Visual-tExtual Graph Alignment (VEGA), to select VLMs without any annotations by measuring the alignment of the VLM between the two modalities on the downstream task. VEGA is motivated by the pretraining paradigm of VLMs, which aligns features with the same semantics from the visual and textual modalities, thereby mapping both modalities into a shared representation space. Specifically, we first construct two graphs on the vision and textual features, respectively. VEGA is then defined as the overall similarity between the visual and textual graphs at both node and edge levels. Extensive experiments across three different benchmarks, covering a variety of application scenarios and downstream datasets, demonstrate that VEGA consistently provides reliable and accurate estimates of VLMs' performance on unlabeled downstream tasks.