論文の概要: Unified Vision and Language Prompt Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07225v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 17:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 14:31:07.940800
• Title: Unified Vision and Language Prompt Learning
• Title（参考訳）: 統一ビジョンと言語プロンプト学習
• Authors: Yuhang Zang, Wei Li, Kaiyang Zhou, Chen Huang, Chen Change Loy
• Abstract要約: 本稿では,テキストプロンプトチューニングと視覚的プロンプトチューニングという,2つの代表的プロンプトチューニング手法に関する体系的研究を行う。 主要な発見は、テキストプロンプトチューニングは、高いクラス内の視覚的ばらつきを持つデータでは失敗する一方で、視覚的プロンプトチューニングはクラス間のばらつきを低く扱えないことである。 両世界から最高のものを組み合わせるために、我々はUnified Prompt Tuning (UPT)と呼ばれる単純なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.1530128487077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prompt tuning, a parameter- and data-efficient transfer learning paradigm that tunes only a small number of parameters in a model's input space, has become a trend in the vision community since the emergence of large vision-language models like CLIP. We present a systematic study on two representative prompt tuning methods, namely text prompt tuning and visual prompt tuning. A major finding is that none of the unimodal prompt tuning methods performs consistently well: text prompt tuning fails on data with high intra-class visual variances while visual prompt tuning cannot handle low inter-class variances. To combine the best from both worlds, we propose a simple approach called Unified Prompt Tuning (UPT), which essentially learns a tiny neural network to jointly optimize prompts across different modalities. Extensive experiments on over 11 vision datasets show that UPT achieves a better trade-off than the unimodal counterparts on few-shot learning benchmarks, as well as on domain generalization benchmarks. Code and models will be released to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: モデル入力空間における少数のパラメータのみをチューニングするパラメータとデータ効率の移行学習パラダイムであるPrompt tuningは、CLIPのような大規模視覚言語モデルの出現以来、ビジョンコミュニティのトレンドとなっている。 本稿では,テキストプロンプトチューニングと視覚的プロンプトチューニングという,2つの代表的プロンプトチューニング手法に関する体系的研究を行う。 テキストプロンプトチューニングは、高いクラス内の視覚的ばらつきを持つデータでは失敗する一方、視覚的プロンプトチューニングはクラス間のばらつきを低く扱えない。 両世界から最高のものを組み合わせるために、我々はUnified Prompt Tuning (UPT)と呼ばれる単純なアプローチを提案する。 11以上のビジョンデータセットに対する大規模な実験により、UTTは、数ショットの学習ベンチマークやドメインの一般化ベンチマークよりも優れたトレードオフを実現している。 コードとモデルは、将来の研究を促進するためにリリースされる。

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