MLLM-Routed Heterogeneous Ensembles for Robust Cross-Dataset Image Classification

📄 arXiv: 2608.13463v1 📥 PDF

作者: Daniel Perkins, John Squires, Janou Milligan, Chandra Raskoti, Linda Ungerboeck

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2026-08-13

备注: 8 pages, 4 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出ARMDIL以解决跨数据集图像分类的泛化问题

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

关键词: 跨数据集分类 多模态学习 自适应路由 视觉骨干网络 图像分类 深度学习 卷积神经网络 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有图像分类模型在特定数据集上表现良好，但在跨领域应用时泛化能力不足，难以应对不同特征和分布的图像。
  2. 本文提出ARMDIL，通过多模态大型语言模型动态路由图像到最适合的视觉骨干网络，形成一个多样化的集成模型。
  3. 实验结果表明，ARMDIL在多个视觉领域中表现出色，能够有效整合新信息并提升可解释性，超越传统的训练路由器。

📝 摘要（中文）

现代图像分类模型在单一任务特定数据集上表现优异，但在跨领域和不同难度级别时常面临泛化困难。本文提出了ARMDIL，一个自适应路由器，用于多领域图像分类，利用多模态大型语言模型（MLLM）动态将每张图像路由到最合适的视觉骨干网络。该多样化集成模型结合了卷积神经网络（ResNets）、自监督表示学习（SSL）和视觉-语言模型（VLMs），并在多个具有不同分布和特征的图像数据集上训练。实证评估揭示了每种架构在不同视觉领域的独特能力和脆弱性。ARMDIL有效地平衡了这些权衡，表现出与专门训练的路由器相当的竞争力，并通过简单的提示修改显著提高了适应性，同时通过自然语言推理痕迹增强了可解释性。这些在跨数据集图像分类中的进展为更可靠的通用视觉系统（如AI助手和自主机器人）铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图像分类模型在跨数据集应用中的泛化能力不足的问题。传统方法在面对不同特征和分布的图像时，往往表现不佳，导致分类准确率下降。

核心思路：ARMDIL的核心思想是利用多模态大型语言模型（MLLM）作为自适应路由器，动态选择最合适的视觉骨干网络进行图像分类。这种设计旨在提升模型的适应性和泛化能力。

技术框架：ARMDIL的整体架构包括多个模块：首先，输入图像通过MLLM进行分析，随后根据图像特征动态路由到不同的视觉骨干网络（如ResNets、SSL和VLMs），最后在统一标签空间中进行分类。

关键创新：ARMDIL的主要创新在于其动态路由机制，能够根据图像特征选择最优的模型进行处理。这一机制与传统的静态模型选择方法有本质区别，显著提高了模型的灵活性和适应性。

关键设计：在模型设计中，ARMDIL采用了统一的标签空间，确保不同模型之间的兼容性。此外，通过简单的提示修改，ARMDIL能够快速整合新信息，提升模型的可解释性和适应性。实验中还使用了特定的损失函数来优化模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ARMDIL在多个视觉领域的分类准确率显著高于传统方法，尤其在处理不同数据集时，表现出与专门训练的路由器相当的性能。此外，ARMDIL通过简单的提示修改实现了快速适应新信息，提升了整体系统的灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动驾驶汽车和其他需要高效图像分类的自主系统。ARMDIL的动态路由能力使其能够在多变的环境中保持高效的分类性能，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Modern image classification models excel when trained on single task-specific datasets but often struggle to generalize across domains and difficulty levels. We propose ARMDIL, an Adaptive Router for Multi-Domain Image classification with LLMs. ARMDIL is an ensemble that uses a multimodal large language model (MLLM) agent to dynamically route each image to the most suitable vision backbone. Our diverse ensemble employs convolutional neural networks (ResNets), self-supervised representation learners (SSL), and vision-language models (VLMs), each trained on a unified label space constructed from multiple image datasets with differing distributions and characteristics. Empirical evaluations illuminate the distinct capabilities and vulnerabilities of each architecture across disparate visual domains. Crucially, we show that ARMDIL effectively navigates these trade-offs, performing competitively with specialized training-based routers. Furthermore, it drastically improves adaptability by allowing new information to be integrated via simple prompt modifications, while enhancing interpretability through natural language reasoning traces. These advances in cross-dataset image classification pave the way for more reliable general-purpose vision systems such as AI assistants and autonomous robots.