論文の概要: Prompting Large Pre-trained Vision-Language Models For Compositional Concept Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05077v1
• Date: Wed, 9 Nov 2022 18:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 17:14:30.998004
• Title: Prompting Large Pre-trained Vision-Language Models For Compositional Concept Learning
• Title（参考訳）: 構成概念学習のための大規模事前学習型視覚言語モデルの提案
• Authors: Guangyue Xu, Parisa Kordjamshidi, Joyce Chai
• Abstract要約: textitPromptCompVLは、MIT-Statesデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 提案手法は,他のCLIP法と比較して一貫した改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.33873821351301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work explores the zero-shot compositional learning ability of large pre-trained vision-language models(VLMs) within the prompt-based learning framework and propose a model (\textit{PromptCompVL}) to solve the compositonal zero-shot learning (CZSL) problem. \textit{PromptCompVL} makes two design choices: first, it uses a soft-prompting instead of hard-prompting to inject learnable parameters to reprogram VLMs for compositional learning. Second, to address the compositional challenge, it uses the soft-embedding layer to learn primitive concepts in different combinations. By combining both soft-embedding and soft-prompting, \textit{PromptCompVL} achieves state-of-the-art performance on the MIT-States dataset. Furthermore, our proposed model achieves consistent improvement compared to other CLIP-based methods which shows the effectiveness of the proposed prompting strategies for CZSL.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模な事前学習型視覚言語モデル(VLM)のゼロショット合成学習能力について検討し,合成ゼロショット学習(CZSL)問題を解決するためのモデル(\textit{PromptCompVL})を提案する。 まず、ハードプロンプティングの代わりにソフトプロンプティングを使用して学習可能なパラメータを注入し、VLMを合成学習のためにプログラムする。 第二に、構成上の課題に対処するために、ソフト埋め込み層を使用して、異なる組み合わせで原始概念を学ぶ。 ソフトエンベディングとソフトプロンプトを組み合わせることで、 \textit{PromptCompVL}はMIT-Statesデータセット上で最先端のパフォーマンスを実現する。 さらに,提案手法は,CZSLにおける提案手法の有効性を示す他のCLIP法と比較して一貫した改善を実現している。

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