Advances in Multimodal Adaptation and Generalization: From Traditional Approaches to Foundation Models
作者: Hao Dong, Moru Liu, Kaiyang Zhou, Eleni Chatzi, Juho Kannala, Cyrill Stachniss, Olga Fink
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-09-19)
备注: Project page: https://github.com/donghao51/Awesome-Multimodal-Adaptation
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述多模态自适应与泛化研究，涵盖传统方法到多模态预训练大模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 领域自适应 领域泛化 预训练模型 跨模态检索
📋 核心要点
- 现有方法在处理多模态数据时，难以适应未知的目标分布，导致领域自适应和泛化能力不足。
- 本综述全面回顾了多模态领域自适应与泛化的研究进展，从传统方法到多模态预训练大模型。
- 该研究分析了相关数据集和应用，并指出了开放的挑战和潜在的未来研究方向，为后续研究提供参考。
📝 摘要（中文）
在实际场景中，领域自适应和泛化面临巨大挑战，模型必须适应或泛化到未知的目标分布。将这些能力扩展到未见过的多模态分布，即多模态领域自适应和泛化，由于不同模态的独特特征而更具挑战性。近年来取得了显著进展，应用范围从动作识别到语义分割。此外，最近出现的大规模预训练多模态基础模型（如CLIP）激发了利用这些模型来增强自适应和泛化性能或将它们适应于下游任务的工作。本综述首次全面回顾了从传统方法到基础模型的最新进展，涵盖：(1)多模态领域自适应；(2)多模态测试时自适应；(3)多模态领域泛化；(4)借助多模态基础模型的领域自适应和泛化；(5)多模态基础模型的自适应。对于每个主题，我们正式定义问题并彻底回顾现有方法。此外，我们分析了相关数据集和应用，强调了开放的挑战和潜在的未来研究方向。我们维护一个活跃的存储库，其中包含最新的文献，网址为https://github.com/donghao51/Awesome-Multimodal-Adaptation。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态领域自适应和泛化问题，即模型如何在面对不同模态数据分布变化时，仍能保持良好的性能。现有方法在处理多模态数据时，往往难以有效利用不同模态之间的互补信息，并且容易受到特定领域偏差的影响，导致泛化能力不足。此外，如何将大规模预训练的多模态模型有效地迁移到下游任务也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是对多模态领域自适应和泛化问题进行系统性的梳理和总结，从传统方法到基于多模态预训练大模型的方法，全面回顾了相关研究进展。通过对现有方法的分析和比较，揭示了不同方法的优缺点，并指出了未来研究的潜在方向。
技术框架：论文的整体框架围绕多模态领域自适应和泛化展开，主要包括以下几个方面：(1)多模态领域自适应；(2)多模态测试时自适应；(3)多模态领域泛化；(4)借助多模态基础模型的领域自适应和泛化；(5)多模态基础模型的自适应。对于每个方面，论文首先给出问题的形式化定义，然后对现有方法进行详细的综述和分析。
关键创新：论文的主要创新在于对多模态领域自适应和泛化问题进行了首次全面的综述，涵盖了从传统方法到多模态预训练大模型的最新进展。与以往的综述相比，该论文更加关注多模态数据的特性，并深入探讨了如何利用多模态信息来提高模型的自适应和泛化能力。
关键设计：论文的关键设计在于对现有方法进行了细致的分类和比较，并对每种方法的优缺点进行了深入的分析。此外，论文还对相关数据集和应用进行了总结，并指出了未来研究的潜在方向。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节则根据所综述的论文而异，论文中对这些细节进行了详细的描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本综述总结了多模态领域自适应与泛化方向的最新进展，涵盖了传统方法和基于多模态预训练大模型的方法。通过对现有方法的分析和比较，揭示了不同方法的优缺点，并指出了未来研究的潜在方向。例如，利用CLIP等预训练模型可以显著提升多模态任务的性能，但如何更好地利用这些模型仍然是一个开放的问题。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域，例如动作识别、语义分割、跨模态检索等。通过提高模型在不同模态数据分布下的自适应和泛化能力，可以有效提升模型在实际应用中的性能和鲁棒性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
In real-world scenarios, achieving domain adaptation and generalization poses significant challenges, as models must adapt to or generalize across unknown target distributions. Extending these capabilities to unseen multimodal distributions, i.e., multimodal domain adaptation and generalization, is even more challenging due to the distinct characteristics of different modalities. Significant progress has been made over the years, with applications ranging from action recognition to semantic segmentation. Besides, the recent advent of large-scale pre-trained multimodal foundation models, such as CLIP, has inspired works leveraging these models to enhance adaptation and generalization performances or adapting them to downstream tasks. This survey provides the first comprehensive review of recent advances from traditional approaches to foundation models, covering: (1) Multimodal domain adaptation; (2) Multimodal test-time adaptation; (3) Multimodal domain generalization; (4) Domain adaptation and generalization with the help of multimodal foundation models; and (5) Adaptation of multimodal foundation models. For each topic, we formally define the problem and thoroughly review existing methods. Additionally, we analyze relevant datasets and applications, highlighting open challenges and potential future research directions. We maintain an active repository that contains up-to-date literature at https://github.com/donghao51/Awesome-Multimodal-Adaptation.