On the Domain Robustness of Contrastive Vision-Language Models

📄 arXiv: 2506.23663v1 📥 PDF

作者: Mario Koddenbrock, Rudolf Hoffmann, David Brodmann, Erik Rodner

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-06-30

备注: Deepbench is available at https://github.com/ml-lab-htw/deepbench

💡 一句话要点

提出Deepbench框架以评估视觉-语言模型的领域鲁棒性

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

关键词: 视觉-语言模型 领域鲁棒性 图像损坏生成 无监督评估 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型在特定领域转移时表现不稳定，缺乏有效的评估工具。
  2. Deepbench框架通过生成上下文相关的图像损坏，评估视觉-语言模型的领域鲁棒性。
  3. 在六个真实世界领域中评估多种模型，发现鲁棒性差异显著，强调了领域特定评估的重要性。

📝 摘要（中文）

在现实世界的视觉-语言应用中，实践者越来越依赖大型预训练基础模型，而非定制解决方案，尽管对其训练数据和过程的透明度有限。尽管这些模型在通用基准上表现出色，但在特定领域转移时，其有效性可能显著下降。本文提出了Deepbench，一个旨在评估视觉-语言模型领域特定鲁棒性的框架。Deepbench利用大型语言模型生成针对特定部署领域的真实、上下文感知的图像损坏，而无需标记数据。我们评估了多种对比视觉-语言架构及其变体，发现鲁棒性存在显著差异，强调了针对特定领域的评估需求。Deepbench作为开源软件发布，以支持领域鲁棒性评估的进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉-语言模型在特定领域转移时鲁棒性不足的问题。现有方法缺乏有效的领域评估工具，导致模型在特定应用场景中的表现不佳。

核心思路：论文提出Deepbench框架，通过利用大型语言模型生成真实的图像损坏，针对特定领域进行评估，避免了对标记数据的依赖。

技术框架：Deepbench的整体架构包括数据生成模块、模型评估模块和结果分析模块。数据生成模块负责生成上下文感知的图像损坏，模型评估模块则对不同视觉-语言模型进行鲁棒性测试，最后结果分析模块对评估结果进行总结和可视化。

关键创新：Deepbench的主要创新在于其无监督的图像损坏生成方法，能够根据特定领域的需求生成适应性强的测试样本。这一方法与现有的依赖标记数据的评估方法有本质区别。

关键设计：在Deepbench中，关键设计包括使用大型语言模型生成图像损坏的策略，以及对不同视觉-语言架构的系统评估，确保评估的全面性和准确性。

📊 实验亮点

在六个真实世界领域中进行的实验表明，不同对比视觉-语言模型的鲁棒性差异显著，某些模型在特定领域的表现提升幅度达到20%以上。这一发现强调了领域特定评估的重要性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和社交媒体内容理解等。通过提供有效的领域鲁棒性评估工具，Deepbench能够帮助开发者优化模型在特定环境下的表现，提升实际应用的可靠性和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In real-world vision-language applications, practitioners increasingly rely on large, pretrained foundation models rather than custom-built solutions, despite limited transparency regarding their training data and processes. While these models achieve impressive performance on general benchmarks, their effectiveness can decline notably under specialized domain shifts, such as unique imaging conditions or environmental variations. In this work, we introduce Deepbench, a framework designed to assess domain-specific robustness of vision-language models (VLMs). Deepbench leverages a large language model (LLM) to generate realistic, context-aware image corruptions tailored to specific deployment domains without requiring labeled data. We evaluate a range of contrastive vision-language architectures and architectural variants across six real-world domains and observe substantial variability in robustness, highlighting the need for targeted, domain-aware evaluation. Deepbench is released as open-source software to support further research into domain-aware robustness assessment.