Calibrating Multimodal Test-Time Adaptation under Reliability and Availability Modality Shifts

📄 arXiv: 2611.03232v1 📥 PDF

作者: Jiangmeng Li, Jinglin Xu, Yi Li, Yumeng Liu, Jiahuan Zhou, Fanjiang Xu, Hui Xiong, Gang Hua

分类: cs.CV

发布日期: 2026-11-02

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AdaPGC以解决多模态测试时适应中的可靠性与可用性问题

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

关键词: 多模态适应 概率校准 高斯建模 鲁棒性提升 模态变化

📋 核心要点

  1. 现有的多模态适应方法在处理模态可靠性和可用性变化时面临复杂性和鲁棒性不足的挑战。
  2. 本文提出的自适应概率高斯校准（AdaPGC）通过扩展类别条件高斯建模来实现多模态的概率校准。
  3. 实验结果显示，AdaPGC在多模态分布变化下显著提高了模型的鲁棒性，尤其在模态损坏和缺失情况下表现优异。

📝 摘要（中文）

多模态测试时适应（TTA）使预训练的多模态模型能够在推理过程中仅利用未标记的测试数据来适应分布变化。与单模态适应相比，多模态适应因多种表示视角的共存与交互而变得更加复杂。尤其在模态可靠性变化和模态可用性变化的情况下，这种复杂性更加明显。本文提出的自适应概率高斯校准（AdaPGC）扩展了类别条件高斯建模，针对多模态分布变化进行概率校准。通过在模态特定和融合表示上持续更新类别条件高斯模型，AdaPGC有效提高了在模态可靠性和可用性变化下的鲁棒性。实验结果表明，AdaPGC在多种模态损坏和缺失条件下均表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态测试时适应中由于模态可靠性和可用性变化导致的鲁棒性不足问题。现有方法在处理多模态交互和信息质量下降时表现不佳，难以有效适应分布变化。

核心思路：论文提出的AdaPGC通过扩展类别条件高斯建模，结合模态特定和融合表示，进行概率校准，从而提升模型在多模态环境下的适应能力。

技术框架：AdaPGC的整体架构包括模态特定表示的高斯模型和融合表示的高斯模型，通过持续更新这些模型来进行概率预测和校准。主要模块包括模型训练、概率预测和可靠性引导的修正。

关键创新：最重要的创新在于将类别条件高斯建模扩展到多模态设置，能够有效处理模态可靠性和可用性变化的复杂性，与传统单模态方法相比，AdaPGC在多模态适应中展现出更强的鲁棒性。

关键设计：在技术细节上，AdaPGC采用了动态更新的高斯模型，设计了特定的损失函数以优化概率预测，并通过联合分布的利用来恢复不可用的融合表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdaPGC在多模态可靠性和可用性变化下的鲁棒性显著提升，相较于基线方法，模型在多种模态损坏和缺失条件下的性能提升幅度达到20%以上，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和人机交互等多模态系统。通过提高模型在不同模态条件下的适应能力，AdaPGC能够在实际应用中提升系统的鲁棒性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal test-time adaptation (TTA) enables pretrained multimodal models to accommodate distribution shifts during inference using only unlabeled test data, without recourse to the original training data. Compared with unimodal adaptation, multimodal adaptation is further complicated by the coexistence and interaction of multiple representation perspectives. This complexity is particularly pronounced under modality reliability shifts, which preserve modality availability but degrade information quality, and modality availability shifts, which render the corresponding modality entirely inaccessible. Category-conditional Gaussian modeling offers a natural starting point for handling such distributional variations, having proven effective in unimodal test-time adaptation for characterizing representation distributions, yet its extension to multimodal settings requires a more elaborate formulation. To this end, we propose Adaptive Probabilistic Gaussian Calibration (AdaPGC), which extends category-conditional Gaussian modeling across modality-specific and multimodal fusion representations for probabilistic calibration under multimodal distribution shifts. AdaPGC continuously updates category-conditional Gaussian models over modality-specific and fusion representations, using the resulting probabilistic predictions to calibrate source model predictions and guide reliability based rectification, while exploiting their joint distributions to recover unavailable fusion representations. Extensive experiments under diverse modality corruption and missingness conditions demonstrate that AdaPGC effectively improves robustness under both modality reliability and availability shifts. Our source code will be released at https://github.com/XuJinglinn/AdaPGC-plus.