Enhancing Zero-Shot Image Recognition in Vision-Language Models through Human-like Concept Guidance

📄 arXiv: 2503.15886v2 📥 PDF

作者: Hui Liu, Wenya Wang, Kecheng Chen, Jie Liu, Yibing Liu, Tiexin Qin, Peisong He, Xinghao Jiang, Haoliang Li

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-03-20 (更新: 2025-03-21)

备注: 21 pages, 7 figures 7 tables

💡 一句话要点

提出概念引导的人类贝叶斯推理框架，提升视觉-语言模型零样本图像识别能力

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

关键词: 零样本学习 视觉-语言模型 贝叶斯推理 概念引导 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在零样本图像识别中，由于提示工程的不足和对目标类别的适应性差，导致实际应用效果不佳。
  2. CHBR框架模拟人类通过概念组合进行识别的方式，利用贝叶斯推理，将概念作为潜在变量，并通过重要性抽样和LLM生成区分性概念。
  3. 实验结果表明，CHBR在十五个数据集上显著优于现有零样本泛化方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种概念引导的人类贝叶斯推理(CHBR)框架，旨在提升视觉-语言模型(VLMs)在零样本图像识别任务中的性能。该框架模拟了人类通过组合已知概念来分类未见类别的能力。CHBR基于贝叶斯定理，将人类图像识别中使用的概念建模为潜在变量，并通过对潜在概念求和来公式化任务，其中每个概念都由先验分布和似然函数加权。为了解决无限概念空间中难以计算的问题，引入了一种重要性抽样算法，迭代地提示大型语言模型(LLMs)生成区分性概念，强调类间差异。此外，提出了平均似然、置信度似然和测试时增强(TTA)似然三种启发式方法，动态地细化基于测试图像的概念组合。在十五个数据集上的大量评估表明，CHBR始终优于现有的最先进的零样本泛化方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型在零样本图像识别任务中，虽然通过大规模自然语言监督取得了显著进展，但由于次优的提示工程和无法有效适应目标类别，导致在实际应用中表现不佳。核心问题在于如何让模型像人类一样，通过组合已知的简单概念来识别未见过的类别。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类的认知过程，将图像识别过程视为一个基于概念的贝叶斯推理过程。通过引入概念作为潜在变量，模型可以学习如何将图像与不同的概念联系起来，并根据这些概念进行分类。这种方法的核心在于利用大型语言模型生成有区分性的概念，并结合贝叶斯推理框架进行概率推断。

技术框架：CHBR框架主要包含以下几个模块：1) 概念生成模块：利用大型语言模型（LLMs）生成具有区分性的概念，这些概念能够帮助区分不同的类别。2) 贝叶斯推理模块：基于贝叶斯定理，将概念作为潜在变量，计算图像属于不同类别的后验概率。3) 似然函数优化模块：通过平均似然、置信度似然和测试时增强等启发式方法，动态地优化概念的组合，提高识别准确率。4) 重要性抽样模块：用于解决无限概念空间中难以计算的问题，通过迭代地提示LLMs生成区分性概念。

关键创新：该论文的关键创新在于将人类的认知方式引入到视觉-语言模型中，通过概念引导的贝叶斯推理，提高了零样本图像识别的性能。与现有方法相比，CHBR框架能够更好地利用大型语言模型的知识，并能够动态地适应不同的测试图像。此外，重要性抽样算法有效地解决了无限概念空间中的计算问题。

关键设计：在概念生成模块中，论文使用LLMs生成具有区分性的概念，并采用迭代提示的方式，不断优化生成的概念。在贝叶斯推理模块中，论文采用了先验分布和似然函数来建模概念的重要性，并使用平均似然、置信度似然和测试时增强等启发式方法来优化似然函数。在重要性抽样模块中，论文设计了一种迭代算法，通过不断抽样和评估概念，逐步逼近最优的概念组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CHBR框架在15个数据集上均优于现有的最先进的零样本泛化方法。例如，在某些数据集上，CHBR框架的准确率比现有方法提高了5%以上。此外，实验还验证了重要性抽样算法和启发式优化方法的有效性，证明了CHBR框架的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于图像识别、智能安防、自动驾驶、医疗诊断等领域。通过提升零样本图像识别能力，可以使模型在没有见过新类别样本的情况下也能进行准确分类，降低了对大量标注数据的依赖，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In zero-shot image recognition tasks, humans demonstrate remarkable flexibility in classifying unseen categories by composing known simpler concepts. However, existing vision-language models (VLMs), despite achieving significant progress through large-scale natural language supervision, often underperform in real-world applications because of sub-optimal prompt engineering and the inability to adapt effectively to target classes. To address these issues, we propose a Concept-guided Human-like Bayesian Reasoning (CHBR) framework. Grounded in Bayes' theorem, CHBR models the concept used in human image recognition as latent variables and formulates this task by summing across potential concepts, weighted by a prior distribution and a likelihood function. To tackle the intractable computation over an infinite concept space, we introduce an importance sampling algorithm that iteratively prompts large language models (LLMs) to generate discriminative concepts, emphasizing inter-class differences. We further propose three heuristic approaches involving Average Likelihood, Confidence Likelihood, and Test Time Augmentation (TTA) Likelihood, which dynamically refine the combination of concepts based on the test image. Extensive evaluations across fifteen datasets demonstrate that CHBR consistently outperforms existing state-of-the-art zero-shot generalization methods.