論文の概要: SgVA-CLIP: Semantic-guided Visual Adapting of Vision-Language Models for Few-shot Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16191v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 14:58:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:24:24.833309
• Title: SgVA-CLIP: Semantic-guided Visual Adapting of Vision-Language Models for Few-shot Image Classification
• Title（参考訳）: sgva-clip: 画像分類のための視覚言語モデルのセマンティック誘導視覚適応
• Authors: Fang Peng, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック誘導視覚適応(SgVA)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SgVAは、視覚特異的のコントラスト損失、クロスモーダルのコントラスト損失、暗黙の知識蒸留を包括的に利用することで、識別的なタスク固有の視覚特徴を生成する。 13のデータセットの最先端の結果は、適応された視覚的特徴が、クロスモーダルな特徴を補完し、少数の画像分類を改善することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.05253637260743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although significant progress has been made in few-shot learning, most of existing few-shot learning methods require supervised pre-training on a large amount of samples of base classes, which limits their generalization ability in real world application. Recently, large-scale self-supervised vision-language models (e.g., CLIP) have provided a new paradigm for transferable visual representation learning. However, the pre-trained VLPs may neglect detailed visual information that is difficult to describe by language sentences, but important for learning an effective classifier in few-shot classification. To address the above problem, we propose a new framework, named Semantic-guided Visual Adapting (SgVA), which can effectively extend vision-language pre-trained models to produce discriminative task-specific visual features by comprehensively using a vision-specific contrastive loss, a cross-modal contrastive loss, and an implicit knowledge distillation. The implicit knowledge distillation is designed to transfer the fine-grained cross-modal knowledge to guide the updating of the vision adapter. State-of-the-art results on 13 datasets demonstrate that the adapted visual features can well complement the cross-modal features to improve few-shot image classification.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット学習では大きな進歩があったが、既存の少数ショット学習法のほとんどは、実世界のアプリケーションにおける一般化能力を制限するために、大量のベースクラスのサンプルで事前学習を監督する必要がある。 近年、大規模な自己教師型視覚言語モデル(例えばCLIP)は、伝達可能な視覚表現学習のための新しいパラダイムを提供している。 しかしながら、事前訓練されたvlpは、言語文によって記述が難しいが、少ないショット分類で効果的な分類法を学ぶために重要である詳細な視覚情報を無視する可能性がある。 そこで本研究では,視覚固有のコントラスト損失,クロスモーダルコントラスト損失,暗黙の知識蒸留を包括的に利用することにより,視覚言語事前学習モデルを拡張し,識別的タスク特有の視覚特徴を創り出すための新しいフレームワークであるsemantic-guided visual adapting (sgva)を提案する。 暗黙的知識蒸留は、細粒度のクロスモーダル知識を視覚アダプターの更新を導くために設計されている。 13のデータセットに関する最先端の成果は、適応したビジュアル機能がクロスモーダル機能を補完し、少数ショットの画像分類を改善することを証明している。

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