論文の概要: VisCoP: Visual Probing for Video Domain Adaptation of Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13808v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 17:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.807651
• Title: VisCoP: Visual Probing for Video Domain Adaptation of Vision Language Models
• Title（参考訳）: VisCoP:ビジョン言語モデルのビデオドメイン適応のためのビジュアルプロファイリング
• Authors: Dominick Reilly, Manish Kumar Govind, Le Xue, Srijan Das,
• Abstract要約: VLM(Large Vision-Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて優れるが、新しいドメインに適用した場合に顕著な性能劣化を示す。 既存のドメイン適応は、異なるVLMコンポーネントを微調整するが、ドメイン固有の特徴学習や、それ以前の機能を破滅的に忘れてしまうことがしばしばある。 本研究では,VLMの視覚エンコーダを学習可能な視覚プローブのコンパクトなセットで拡張する視覚コンテキスト型探索(VisCoP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.523533871608944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (VLMs) excel at general visual reasoning tasks but exhibit sharp performance degradation when applied to novel domains with substantial distribution shifts from pretraining data. Existing domain adaptation approaches finetune different VLM components, but this often results in limited domain-specific feature learning or catastrophic forgetting of prior capabilities. To address these issues, we introduce Vision Contextualized Probing (VisCoP), which augments the VLM's vision encoder with a compact set of learnable visual probes. These probes enable efficient domain-specific adaptation with minimal modification to pretrained parameters. We evaluate VisCoP across three challenging domain adaptation settings-cross-view (exocentric to egocentric), cross-modal (RGB to depth), and cross-task (human understanding to robot control). Experiments show that VisCoP consistently outperforms existing adaptation strategies, achieving superior performance on target domains while effectively retaining source-domain knowledge.
• Abstract（参考訳）: VLM(Large Vision-Language Models)は、一般的な視覚的推論タスクにおいて優れるが、事前学習データからかなりの分布シフトを持つ新しい領域に適用した場合、顕著な性能劣化を示す。 既存のドメイン適応は、異なるVLMコンポーネントを微調整するが、ドメイン固有の特徴学習や、それ以前の機能を破滅的に忘れてしまうことがしばしばある。 これらの問題に対処するために、VLMの視覚エンコーダを学習可能な視覚プローブのコンパクトなセットで拡張するVisCoP(Vis Contextualized Probing)を導入する。 これらのプローブは、事前訓練されたパラメータに最小限の変更を加えることで、効率的なドメイン固有適応を可能にする。 我々は、VisCoPを3つの挑戦的なドメイン適応設定(エゴセントリックな)、クロスモーダル(奥行きRGB)、クロスタスク(ロボット制御に対する人間の理解)で評価した。 実験によると、VisCoPは既存の適応戦略を一貫して上回り、ソースドメインの知識を効果的に保持しつつ、ターゲットドメイン上での優れたパフォーマンスを実現している。

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