論文の概要: CalFuse: Multi-Modal Continual Learning via Feature Calibration and Parameter Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18672v8
• Date: Tue, 28 Oct 2025 05:22:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 17:50:20.009006
• Title: CalFuse: Multi-Modal Continual Learning via Feature Calibration and Parameter Fusion
• Title（参考訳）: CalFuse: 特徴校正とパラメータ融合によるマルチモーダル連続学習
• Authors: Juncen Guo, Siao Liu, Xiaoguang Zhu, Lianlong Sun, Liangyu Teng, Jingyi Wu, Di Li, Linxiao Gong, Weiwei Jiang, Wei Zhou, Liang Song,
• Abstract要約: クラス・コンチネンタル・ラーニング(CCL)は、歴史データを再考することなく、新たなクラス知識を段階的に取り入れることで、この課題に対処する。 CLIPのようなビジョンランゲージモデル(VLM)の最近の進歩は、事前訓練されたマルチモーダル知識を活用することで、CCLにとって重要な可能性を示している。 本稿では,マルチモーダルな知識統合を実現するために,特徴パラメータFusionを相乗化するフレームワークであるCalFuseを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.68751409041168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the proliferation of multi-modal data in large-scale visual recognition systems, enabling models to continuously acquire knowledge from evolving data streams while preserving prior information has become increasingly critical. Class-Continual Learning (CCL) addresses this challenge by incrementally incorporating new class knowledge without revisiting historical data, making it essential for real-world big data applications. While traditional CCL methods rely solely on visual features, recent advances in Vision-Language Models (VLMs) such as CLIP demonstrate significant potential for CCL by leveraging pre-trained multi-modal knowledge. However, existing approaches face challenges in mitigating catastrophic forgetting while maintaining the cross-modal generalization capabilities of VLMs. To address these limitations, we propose CalFuse, a framework that synergizes feature Calibration with parameter Fusion to enable effective multi-modal knowledge integration in continual learning scenarios. CalFuse introduces a dynamic feature calibration mechanism that adaptively balances original CLIP visual representations with task-specific features, preserving the model's intrinsic cross-modal generalization while adapting to new classes. Concurrently, a QR decomposition-based parameter fusion strategy progressively integrates newly acquired knowledge with historical task parameters, maintaining equilibrium between learning new class representations and retaining prior knowledge across sequential tasks. Extensive experiments on benchmark datasets validate the effectiveness of our approach in large-scale multi-modal continual learning settings, demonstrating superior performance over state-of-the-art methods in both average accuracy and final task retention.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚認識システムにおけるマルチモーダルデータの拡散に伴い、モデルが進化するデータストリームから継続的に知識を取得しつつ、事前情報を保存できることがますます重要になっている。 CCL(Class-Continual Learning)は、過去のデータを再考することなく、新たなクラスの知識を漸進的に取り入れることで、この課題に対処する。 従来のCCL法は視覚的特徴のみに頼っているが、CLIPのような視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、事前訓練されたマルチモーダル知識を活用することでCCLにとって大きな可能性を示している。 しかしながら、既存のアプローチは、VLMのクロスモーダル一般化能力を維持しながら、破滅的な忘れを緩和する上で課題に直面している。 これらの制約に対処するために,パラメータフュージョンと特徴キャリブレーションを相乗化して,連続学習シナリオにおける効果的なマルチモーダル知識統合を実現するフレームワークであるCalFuseを提案する。 CalFuseは、オリジナルのCLIP視覚表現とタスク固有の特徴を適応的にバランスさせ、新しいクラスに適応しながら、モデルの本質的なクロスモーダル一般化を保存する、動的な機能キャリブレーションメカニズムを導入している。 同時に、QR分解に基づくパラメータ融合戦略は、新たに獲得した知識と過去のタスクパラメータを段階的に統合し、新しいクラス表現の学習とシーケンシャルタスク間の事前知識の均衡を維持する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、大規模マルチモーダル連続学習環境でのアプローチの有効性が検証され、平均精度と最終タスク保持率の両方において最先端の手法よりも優れた性能が示された。

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