Source-Free Domain Adaptation with Frozen Multimodal Foundation Model

📄 arXiv: 2311.16510v3 📥 PDF

作者: Song Tang, Wenxin Su, Mao Ye, Xiatian Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-27 (更新: 2024-03-13)

备注: Accepted at CVPR 2024

💡 一句话要点

提出DIFO方法以解决源无关领域适应问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 源无关领域适应 多模态模型 知识蒸馏 视觉-语言模型 互信息最大化 正则化技术

📋 核心要点

  1. 现有的源无关领域适应方法依赖伪标签和辅助监督，容易导致错误，适应效果不理想。
  2. 本文提出的DIFO方法通过定制ViL模型并将其知识蒸馏到目标模型，提升了适应效果。
  3. 实验结果显示，DIFO在多个基准上显著超越了现有的最先进方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

源无关领域适应（SFDA）旨在利用预训练的源模型，仅通过无标签的目标训练数据来适应目标领域。传统方法依赖伪标签和辅助监督，容易出现错误。本文首次探讨了现成的视觉-语言（ViL）多模态模型（如CLIP）的潜力。我们发现直接将ViL模型应用于目标领域的零-shot方式效果不佳，因此提出了一种新的蒸馏多模态基础模型（DIFO）方法。DIFO通过最大化与目标模型的互信息来定制ViL模型，并将其知识蒸馏到目标模型中。为提高蒸馏的精细度和可靠性，我们引入了两个有效的正则化项。大量实验表明，DIFO显著优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是源无关领域适应问题，现有方法在伪标签和辅助监督的依赖下，容易出现错误，导致适应效果不佳。

核心思路：DIFO方法的核心思路是通过定制视觉-语言模型（ViL），最大化其与目标模型的互信息，从而使其更具任务特异性，并将定制后的知识蒸馏到目标模型中。

技术框架：DIFO的整体框架包括两个主要步骤：第一步是通过提示学习定制ViL模型，第二步是将定制后的知识蒸馏到目标模型中。此外，引入了两个正则化项以提高蒸馏的效果。

关键创新：DIFO的创新点在于首次将现成的ViL模型应用于源无关领域适应，并通过互信息最大化和知识蒸馏的结合，显著提升了适应性能。

关键设计：DIFO中采用的关键设计包括互信息最大化的损失函数，以及最可能类别鼓励和预测一致性这两个正则化项，以确保蒸馏过程的有效性和可靠性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，DIFO在多个基准数据集上显著优于现有最先进方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其在源无关领域适应中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及跨领域学习等。通过提升源无关领域适应的效果，DIFO方法可以在多种实际场景中应用，如图像分类、目标检测等任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Source-Free Domain Adaptation (SFDA) aims to adapt a source model for a target domain, with only access to unlabeled target training data and the source model pre-trained on a supervised source domain. Relying on pseudo labeling and/or auxiliary supervision, conventional methods are inevitably error-prone. To mitigate this limitation, in this work we for the first time explore the potentials of off-the-shelf vision-language (ViL) multimodal models (e.g.,CLIP) with rich whilst heterogeneous knowledge. We find that directly applying the ViL model to the target domain in a zero-shot fashion is unsatisfactory, as it is not specialized for this particular task but largely generic. To make it task specific, we propose a novel Distilling multimodal Foundation model(DIFO)approach. Specifically, DIFO alternates between two steps during adaptation: (i) Customizing the ViL model by maximizing the mutual information with the target model in a prompt learning manner, (ii) Distilling the knowledge of this customized ViL model to the target model. For more fine-grained and reliable distillation, we further introduce two effective regularization terms, namely most-likely category encouragement and predictive consistency. Extensive experiments show that DIFO significantly outperforms the state-of-the-art alternatives. Code is here