LanDA: 语言引导的多源领域自适应

LanDA: Language-Guided Multi-Source Domain Adaptation

标题：LanDA: 语言引导的多源领域自适应

地址：https://arxiv.org/pdf/2401.14148.pdf

摘要：多源领域自适应（MSDA）旨在在从多个已标记源领域转移知识到一个未标记目标领域时缓解数据分布的变化。然而，现有的MSDA技术假设目标领域的图像是可用的，却忽视了富含图像的语义信息。因此，一个未解之谜是在没有目标领域图像的情况下，MSDA是否可以仅由文本提示来引导。通过采用一个联合图像和语言嵌入空间的多模态模型，我们提出了一种新颖的语言引导的MSDA方法，称为LanDA，基于最优传递理论，它促进了多个源领域到一个新目标领域的知识转移，只需目标领域的文本描述，甚至不需要单个目标领域图像，同时保留任务相关的信息。我们在不同的转移场景下进行了广泛的实验，使用一套相关的基准测试，证明LanDA在目标和源领域中均优于标准的微调和集成方法。

解决的问题：

该论文要解决的问题是语言引导的多源领域自适应问题（LanDA）。具体来说，该问题关注如何利用文本信息，在没有目标域图像的情况下，指导多源领域自适应任务。多源领域自适应旨在解决将知识从多个带标签的源领域迁移到无标签的目标领域时，数据分布发生变化的问题。然而，现有的多源领域自适应技术通常假设目标域图像可用，并忽略了图像丰富的语义信息。因此，该论文要解决的问题是如何在缺乏目标域图像的情况下，仅通过文本线索来指导多源领域自适应任务。

解决的方法：

该论文提出了一种针对视觉语言模型的代价函数计算方法。具体来说，为了解决传统的代价函数未考虑不同类别间样本运输成本的问题，该方法将标签信息纳入代价函数中。然而，这种方法仍然存在一些限制，因为它们对不同类别间的运输成本进行了统一处理。因此，该论文进一步提出了一种加入熵正则化的方法来解决这个问题。熵正则化可以使得解更接近于均匀分布，从而降低运输计划的稀疏性。通过引入熵正则化，原问题可以用Sinkhorn算法近似求解，从而显著降低计算成本。因此，该论文的方法主要是通过优化代价函数和引入熵正则化来提高样本运输的成本一致性，从而提高图像和文本嵌入的对齐效果。

创新点：

1. 提出了一个全新的多源域适应（Multi-Source Domain Adaptation，MSDA）方法，旨在解决从多个带标签的源域到无标签的目标域的知识转移问题。
2. 创新性地引入了语言引导的多源域适应（Language-Guided Multi-Source Domain Adaptation，LanDA）方法，该方法基于最优传输理论，仅需目标域的文本描述，而无需任何目标域图像，即可实现从多个源域到目标域的知识转移。
3. 通过使用多模态模型和联合图像与语言嵌入空间，LanDA能够有效地利用图像丰富的语义信息，从而在无目标域图像的情况下，实现更好的知识转移效果。
4. 与传统的多源域适应技术相比，LanDA不需要目标域图像，因此能够更好地处理缺乏目标域图像的情况，进一步扩展了多源域适应技术的应用范围。
5. 通过在多个相关基准上进行的大量实验，验证了LanDA在目标域和源域上的优越性能，超过了标准微调和集成方法。

系统架构：

结果：

结论：

我们提出 LanDA，一种语言引导的多源领域自适应方法。我们将 LanDA 视为进一步探索的起点，以利用大规模多模态模型的强大能力，在仅提供语言描述作为输入时提高多源领域自适应的准确性。该方法包括两个阶段。在第一阶段，训练多个领域特定的增强器，分别在VLFMs的图像和文本嵌入空间中对齐每个源领域到目标领域。随后，将扩展的领域和类别特定的文本嵌入投影到Wasserstein空间进行进一步的对齐，提取领域不变信息并消除与类别无关的信息。在第二阶段，我们将多个源领域图像嵌入与多个扩展的领域合并以训练一个共享的分类器。该框架包括一个VLFMs视觉编码器、多个领域特定的增强器和一个线性分类器。在测试过程中，通过测量源领域的文本嵌入与未见目标领域之间的距离来分配权重。实验结果表明，LanDA 不仅在目标领域表现出色，而且在源领域中也有改进。

实际应用价值：

1. 跨领域应用：由于该论文提出的方法基于语言指导的多源域适应，这使得它在很多需要视觉和语言结合的任务中都有应用价值。例如，图像标注、视觉问答、图像搜索等。通过使用该方法，我们可以在没有目标域数据的情况下，仅使用语言和多个源域图像来提高目标域的性能。
2. 视觉语言基础模型改进：该论文也提到了如何利用视觉语言基础模型（VLFMs）来改进目标域的性能。VLFMs，如CLIP、ALIGN、Flamingo、BLIP等，具有使用语言指导视觉任务的巨大潜力。然而，这些强大的基础模型的有效利用在设计上并不简单。该论文提供了一种方法，可以在不牺牲目标域性能的情况下，利用这些基础模型的能力。
3. 多源域数据利用：在许多实际应用中，我们可能拥有来自不同领域或不同数据分布的数据。该论文提供了一种方法，可以在没有目标域数据的情况下，利用这些多源域数据来提高目标域的性能。这在实际应用中非常有用，例如在迁移学习中，我们可能希望从一个源任务迁移到另一个任务，同时尽可能地利用现有数据。
4. 无监督学习和自监督学习：该论文的方法可以利用无监督学习和自监督学习的方法来改进目标域的性能。这意味着我们可以在没有标注数据的情况下，利用无监督学习或自监督学习的方法来改进模型。这在许多实际应用中非常有用，例如在图像识别、目标检测等任务中，标注数据可能非常昂贵或难以获取。