論文の概要: Adapting Vision-Language Models Without Labels: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05547v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 16:27:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.956147
• Title: Adapting Vision-Language Models Without Labels: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: ラベルのない視覚言語モデルへの適応:包括的調査
• Authors: Hao Dong, Lijun Sheng, Jian Liang, Ran He, Eleni Chatzi, Olga Fink,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、幅広いタスクにまたがる顕著な一般化機能を示す。 近年,ラベル付きデータに依存しない教師なし適応手法に注目が集まっている。 本稿では,未ラベルの視覚データの可用性と性質に基づく分類法を提案し,既存のアプローチを4つの重要なパラダイムに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.17944178027015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated remarkable generalization capabilities across a wide range of tasks. However, their performance often remains suboptimal when directly applied to specific downstream scenarios without task-specific adaptation. To enhance their utility while preserving data efficiency, recent research has increasingly focused on unsupervised adaptation methods that do not rely on labeled data. Despite the growing interest in this area, there remains a lack of a unified, task-oriented survey dedicated to unsupervised VLM adaptation. To bridge this gap, we present a comprehensive and structured overview of the field. We propose a taxonomy based on the availability and nature of unlabeled visual data, categorizing existing approaches into four key paradigms: Data-Free Transfer (no data), Unsupervised Domain Transfer (abundant data), Episodic Test-Time Adaptation (batch data), and Online Test-Time Adaptation (streaming data). Within this framework, we analyze core methodologies and adaptation strategies associated with each paradigm, aiming to establish a systematic understanding of the field. Additionally, we review representative benchmarks across diverse applications and highlight open challenges and promising directions for future research. An actively maintained repository of relevant literature is available at https://github.com/tim-learn/Awesome-LabelFree-VLMs.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、幅広いタスクにまたがる顕著な一般化機能を示す。 しかし、タスク固有の適応なしに特定の下流シナリオに直接適用された場合、そのパフォーマンスは亜最適のままであることが多い。 データ効率を保ちながら実用性を高めるため、最近の研究はラベル付きデータに依存しない教師なし適応手法に重点を置いている。 この分野への関心が高まりつつあるにもかかわらず、教師なしのVLM適応に特化した統合されたタスク指向のサーベイはいまだに存在しない。 このギャップを埋めるために、我々は、その分野の包括的で構造化された概要を提示する。 データフリー転送(データなし)、教師なしドメイン転送(データなし)、エピソードテスト時間適応(バッチデータ)、オンラインテスト時間適応(ストリーミングデータ)の4つの主要なパラダイムに分類し、ラベル付きビジュアルデータの可用性と性質に基づく分類法を提案する。 本フレームワークでは,各パラダイムに関連するコア方法論と適応戦略を解析し,分野の体系的理解を確立することを目的とする。 さらに、さまざまなアプリケーションにまたがる代表的ベンチマークをレビューし、オープンな課題と将来の研究への有望な方向性を強調します。 関連文献のリポジトリはhttps://github.com/tim-learn/Awesome-LabelFree-VLMsで公開されている。

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