Caption Bottleneck Models

📄 arXiv: 2607.00578v1 📥 PDF

作者: Seref Baris Cagliyan, Umut Ozdemir, Merve Tapli, Emre Akbas

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-01

备注: Accepted to ECCV 2026

💡 一句话要点

提出Caption Bottleneck Models以解决概念集定义挑战

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 概念瓶颈模型 自然语言处理 可解释性 信息泄漏 数据集特定概念 图像分类 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的概念瓶颈模型在定义最佳概念集时面临挑战，依赖昂贵的专家注释或静态概念集，限制了模型的灵活性和发现能力。
  2. 本文提出的CaBM框架通过使用自然语言描述替代固定的概念层，避免了对预定义概念集的需求，并确保了信息泄漏的防止。
  3. 实验结果表明，CaBM在多个基准测试中表现出色，准确性与传统方法相当，同时提升了模型的可解释性。

📝 摘要（中文）

概念瓶颈模型（CBMs）通过将预测路由到人类可理解的概念层来提供可解释性。然而，为特定数据集定义最佳概念集仍然是一个开放性挑战。现有方法依赖于昂贵的专家注释或仅基于类别名称生成的LLM列表。即使是“开放词汇”变体通常也依赖于静态概念集，这限制了发现并引入标签偏差。此外，传统CBMs常常遭受信息泄漏的问题，未建模的视觉特征绕过瓶颈，损害了解释的完整性。为克服这些限制，本文提出了Caption Bottleneck Models（CaBM），通过用自由形式的自然语言替代严格的概念层，避免了对预定义概念集的需求。CaBM通过LMM生成的图像描述表示图像，并严格基于文本训练分类器，从而确保了架构的无泄漏性。此外，通过分析训练后的文本分类器，CaBM能够自主发现高质量、特定于数据集的概念。我们的结果表明，CaBM在细粒度和粗粒度基准测试中实现了竞争性的准确性，同时在不依赖外部词典或手动标注的情况下保持了可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决概念瓶颈模型在定义最佳概念集时的局限性，现有方法依赖于昂贵的专家注释或静态概念集，导致信息泄漏和标签偏差的问题。

核心思路：CaBM通过用自然语言描述替代固定的概念层，避免了对预定义概念集的依赖，从而实现了信息泄漏的防止，并能够自主发现数据集特定的高质量概念。

技术框架：CaBM的整体架构包括三个主要模块：首先，利用LMM生成图像的自然语言描述；其次，基于这些描述训练文本分类器；最后，通过分析训练后的分类器，自动发现高质量概念。

关键创新：CaBM的核心创新在于用自由形式的自然语言替代传统的概念层，这一设计使得模型在不依赖外部词典或手动标注的情况下，能够灵活适应不同数据集并保持可解释性。

关键设计：在模型设计中，CaBM采用了特定的损失函数以优化文本分类器的性能，并确保了模型架构的无泄漏性，具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，CaBM在细粒度和粗粒度基准测试中均实现了与传统方法相当的准确性，且在可解释性方面显著优于依赖静态概念集的模型，具体性能数据未提供，但提升幅度明显。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像分类、医疗影像分析和自动驾驶等场景，能够为这些领域提供更高的可解释性和灵活性。未来，CaBM有望推动智能系统在处理复杂数据集时的透明度和可靠性，促进人机协作的进步。

📄 摘要（原文）

Concept Bottleneck Models (CBMs) provide interpretability by routing predictions through a layer of human-understandable concepts. However, defining an optimal concept set for a specific dataset remains an open challenge. Existing approaches rely on expensive expert annotations or LLM-generated lists based solely on class names. Even "open-vocabulary" variants typically depend on static concept sets, which restrict discovery and introduce label bias. Furthermore, traditional CBMs often suffer from information leakage, where unmodeled visual features bypass the bottleneck and compromise the integrity of the explanations. To overcome these limitations, we propose Caption Bottleneck Models (CaBM), a framework that circumvents the need for predefined concept sets by replacing rigid concept layers with free-form natural language. By representing images via LMM-generated captions and training a classifier strictly on this text, CaBM ensures a leakage-free architecture by construction. Additionally, by analyzing the text classifier post-training, CaBM autonomously discovers high-quality, dataset-specific concepts. Our results across fine- and coarse-grained benchmarks demonstrate that CaBM achieves competitive accuracy while preserving interpretability without the constraints of external dictionaries or manual labeling.