VisCoP: Visual Probing for Video Domain Adaptation of Vision Language Models

📄 arXiv: 2510.13808v1 📥 PDF

作者: Dominick Reilly, Manish Kumar Govind, Le Xue, Srijan Das

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-15

💡 一句话要点

VisCoP：通过视觉探针实现视觉语言模型在视频领域的域自适应

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视觉语言模型 域自适应 视觉探针 视频理解 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有VLM在跨领域应用时性能显著下降，微调整个模型易导致灾难性遗忘和领域特征学习不足。
  2. VisCoP通过引入少量可学习的视觉探针，增强VLM的视觉编码器，实现高效的领域自适应。
  3. 实验表明，VisCoP在跨视角、跨模态和跨任务的域自适应中，性能优于现有方法，并能有效保留源域知识。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(VLM)在通用视觉推理任务中表现出色，但当应用于与预训练数据存在显著分布差异的新领域时，性能会急剧下降。现有的域自适应方法微调不同的VLM组件，但这通常导致有限的领域特定特征学习或灾难性地遗忘先前的能力。为了解决这些问题，我们引入了视觉上下文探针(VisCoP)，它使用一组紧凑的可学习视觉探针来增强VLM的视觉编码器。这些探针能够以最小的预训练参数修改实现高效的领域特定自适应。我们在三个具有挑战性的域自适应设置中评估VisCoP——跨视角(从以自我为中心到以他人为中心)、跨模态(RGB到深度)和跨任务(人类理解到机器人控制)。实验表明，VisCoP始终优于现有的自适应策略，在目标域上实现了卓越的性能，同时有效地保留了源域知识。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型(VLM)在面对与预训练数据存在显著分布差异的新视频领域时，性能急剧下降的问题。现有方法通常通过微调整个VLM或部分组件来实现域自适应，但这些方法容易导致灾难性遗忘，即模型在适应新领域的同时，丧失了在原始领域上的性能。此外，全局微调可能无法有效地学习到领域特定的特征，导致自适应效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是引入一组可学习的视觉探针(Visual Probes)来增强VLM的视觉编码器。这些探针以上下文感知的方式与视觉特征进行交互，从而实现领域特定的自适应。通过只训练这些少量的探针参数，可以避免对整个VLM进行大规模的微调，从而减轻灾难性遗忘的问题，并更有效地学习到领域相关的视觉特征。

技术框架：VisCoP方法主要包含以下几个关键模块：1) 预训练的VLM：使用预训练好的VLM作为基础模型，例如CLIP等。2) 视觉探针(Visual Probes)：一组可学习的参数，用于提取和调整视觉特征。这些探针被插入到VLM的视觉编码器的不同层中，以捕捉不同层次的视觉信息。3) 上下文感知模块：该模块用于将视觉探针提取的特征与原始的视觉特征进行融合，从而实现上下文感知的特征表示。4) 训练策略：采用特定的训练策略，例如对比学习或交叉熵损失，来优化视觉探针的参数，使其能够更好地适应目标领域。

关键创新：VisCoP最重要的技术创新点在于引入了视觉探针(Visual Probes)的概念，并将其应用于VLM的域自适应。与现有方法相比，VisCoP通过只训练少量的探针参数，避免了对整个VLM进行大规模的微调，从而减轻了灾难性遗忘的问题，并更有效地学习到领域相关的视觉特征。此外，上下文感知模块的设计也使得探针提取的特征能够更好地与原始视觉特征进行融合，从而提升了自适应效果。

关键设计：视觉探针的具体实现方式可以是MLP、Transformer层或其他轻量级的神经网络结构。探针的数量和位置需要根据具体的任务和数据集进行调整。损失函数的设计也至关重要，常用的损失函数包括对比学习损失、交叉熵损失等。此外，论文可能还采用了其他一些技术细节，例如学习率调整策略、正则化方法等，以进一步提升模型的性能。

📊 实验亮点

VisCoP在三个具有挑战性的域自适应设置中进行了评估，包括跨视角、跨模态和跨任务。实验结果表明，VisCoP始终优于现有的自适应策略，在目标域上实现了卓越的性能，同时有效地保留了源域知识。具体的性能提升幅度未知，但摘要中明确指出VisCoP consistently outperforms existing adaptation strategies。

🎯 应用场景

VisCoP方法具有广泛的应用前景，例如机器人视觉、自动驾驶、医学图像分析等领域。在机器人视觉中，可以将VisCoP应用于机器人控制任务，使机器人能够更好地理解和适应不同的环境。在自动驾驶中，VisCoP可以用于处理不同天气条件下的图像，提高自动驾驶系统的鲁棒性。在医学图像分析中，VisCoP可以用于处理不同类型的医学图像，例如X光片、CT扫描等，辅助医生进行诊断。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (VLMs) excel at general visual reasoning tasks but exhibit sharp performance degradation when applied to novel domains with substantial distribution shifts from pretraining data. Existing domain adaptation approaches finetune different VLM components, but this often results in limited domain-specific feature learning or catastrophic forgetting of prior capabilities. To address these issues, we introduce Vision Contextualized Probing (VisCoP), which augments the VLM's vision encoder with a compact set of learnable visual probes. These probes enable efficient domain-specific adaptation with minimal modification to pretrained parameters. We evaluate VisCoP across three challenging domain adaptation settings-cross-view (exocentric to egocentric), cross-modal (RGB to depth), and cross-task (human understanding to robot control). Experiments show that VisCoP consistently outperforms existing adaptation strategies, achieving superior performance on target domains while effectively retaining source-domain knowledge.