InfoCLIP提出基于信息论的框架解决CLIP微调难题，通过信息瓶颈压缩噪声和互信息最大化知识传递，从"冻结"教师模型提取纯净像素-文本对齐知识，转移给学生模型。双互补机制保护CLIP开放词汇能力，实验在多个基准测试上超越现有方法，为视觉-语言模型知识迁移提供新思路。
一、导读
让AI根据任意文字描述来给图片的每个像素分类，这叫开放词汇语义分割。现有的方法通常直接微调强大的图文模型CLIP来完成这个任务，但这会破坏CLIP原本学到的图文匹配能力，导致模型在新类别上表现变差，就像一个熟练的翻译被强行要求只专注于某几类专业词汇后，反而失去了广泛的翻译能力。
为了解决这个问题，本文提出了InfoCLIP模型。它的核心思路是不直接使用CLIP中可能带有“噪音”的局部信息，而是先“提纯”再“传授”。具体来说，模型会从一个固定不动的“老师CLIP”那里，提炼出干净的、适合分割任务的像素与文本对应关系，然后把这些知识教给正在被微调的“学生CLIP”。这个方法在多个公开测试集上都取得了最好的成绩，证明了其有效性。
二、论文基本信息
- 论文标题：InfoCLIP: Bridging Vision-Language Pretraining and Open-Vocabulary Semantic Segmentation via Information-Theoretic Alignment Transfer
- 作者与单位：袁慕尧、张元宏、张伟占（西安交通大学）；马兰、高远（中国电信）；应江勇（中国电信天翼云图）；辛宇登（墨尔本大学）
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.15967
三、主要贡献与创新
- 首次提出了一个基于信息论的框架（InfoCLIP），用于微调CLIP进行开放词汇分割。
- 设计了双互补机制：一个模块压缩噪声，另一个模块最大化互信息来传递对齐知识。
- 引入了可学习的像素-文本对齐模块（LPAM），显式提取细粒度的图文对应关系。
- 在三个主流基准测试的多个数据集上，性能均超越现有最优方法。
- 为非对称的视觉-语言知识迁移提供了一种新颖且有效的蒸馏策略。
四、研究方法与原理
InfoCLIP 的核心思路是：利用信息论工具，从一个“冻结”的、作为老师的预训练CLIP模型中，提取并净化出像素与文本的对齐知识，然后稳定地转移给正在微调的“学生”模型，防止其遗忘原有的广泛识别能力。
1. 可学习的像素-文本对齐模块为了从CLIP的全局图像特征中提取可用于像素级预测的局部信息，作者设计了一个可学习的模块（LPAM）。该模块接收CLIP图像编码器输出的密集特征图 和文本编码器输出的类别文本特征 ，通过一个可学习的注意力机制，计算出一个密集的对齐图，其中每个位置的值代表了该图像块与每个类别文本的关联强度。
2. 基于信息瓶颈的语义压缩直接从预训练CLIP提取的对齐图可能包含噪声（因为CLIP不是为像素级任务训练的）。为此，作者引入了一个信息瓶颈损失来“提纯”这个知识。其思想是限制与原始输入之间的互信息，迫使 丢弃冗余和噪声，只保留最关键的语义信息。公式推导后，其目标是：
这里 是基于核函数计算的格拉姆矩阵， 表示Frobenius范数。第一项最小化 自身的熵（压缩），第二项最大化其与图像、文本特征的联合熵（保留相关信息）。
3. 基于互信息的对齐知识转移获得“提纯”后的教师模型对齐图 后，目标是将其知识转移给学生模型（正在微调的CLIP）的对齐图 。作者采用的方法是最大化 和 之间的互信息，这能保证学生不仅学习任务本身，还保留了教师的结构化对齐关系。相应的蒸馏损失为：
前两项鼓励各自的对齐图信息丰富、结构清晰，第三项强制两者之间保持一致。
4. 整体训练目标模型最终的训练损失是分割任务本身的交叉熵损失 与上述两个正则化损失的加权和：
其中 和 是超参数，用于平衡不同目标。
五、实验设计与结果分析
实验设置
- 训练数据：COCO-Stuff数据集，约11.8万张图像，171个类别。
- 测试数据与指标：在三个基准上进行测试，均使用平均交并比（mIoU）作为评价指标：
- ADE20K：包含A-150（150类）和A-847（847类）两个类别集。
- PASCAL-Context：包含PC-59（59类）和PC-459（459类）。
- PASCAL VOC：包含PAS-20（20个前景类）。
对比实验（对应论文表1）
在表1中，InfoCLIP在使用CLIP ViT-B/16和ViT-L/14两种骨干网络时，在几乎所有测试集上都取得了最优性能。例如，在最具挑战性的A-847和PC-459数据集上，相比之前的强基线方法（如CAT-Seg、SED等），InfoCLIP均有明显提升。这证明了其方法在保持开放词汇泛化能力上的优势。
可视化对比（对应论文图3）
图3通过t-SNE特征可视化展示了InfoCLIP的核心优势。图中红框显示，基线方法CAT-Seg在微调后，会将训练中见过的“椅子”和没见过的“扶手椅”的特征混在一起，导致误判。而InfoCLIP成功地从教师CLIP中继承了区分这两者的能力，保持了清晰的特征边界，缓解了对已见类别的过拟合。
消融实验（对应论文表2、图4、图5）
- 核心模块消融（表2）：
表2系统地验证了信息压缩损失 和互信息转移损失 的作用。仅使用其中任何一个都能带来提升，而两者结合时效果最佳。同时，传统的知识蒸馏方法（如KL散度）甚至会损害性能，凸显了本文信息论方法的有效性。
- 对齐提取效果（图4）：
图4直观对比了使用简单余弦相似度计算的对齐图与经过LPAM和 压缩后的对齐图。可以看到，InfoCLIP产生的对齐热图更集中、更准确地聚焦于目标物体，噪声更少。
- 超参数分析（图5）：
图5展示了平衡两个损失权重的超参数 和 的敏感性分析。实验表明， 是一个鲁棒且有效的默认设置。
六、论文结论与评价
总结本文的结论很明确：通过引入信息论视角，设计压缩和互信息最大化的双重机制，InfoCLIP成功地在微调CLIP进行像素级分割时，保护了其宝贵的开放词汇图文对齐能力。大量实验证明，该方法在多个标准测试集上达到了最先进的水平。
评价这项工作为视觉-语言模型的下游适配提供了一个新颖且强有力的工具。它的意义在于指出，直接微调可能不是最佳路径，而有引导的、保留原始结构的“知识转移”更为关键。其优点是理论清晰、方法有效，且带来的额外计算开销很小。
潜在的讨论点在于，方法中的信息瓶颈和互信息计算依赖于矩阵熵的近似（设 ），虽然带来了计算效率，但在理论上可能不是所有场景下的最优近似。此外，如何将这种信息论框架更灵活地应用到其他需要微调大规模基础模型的任务中，也是一个值得探索的方向。
最后
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