論文の概要: Exploiting Category Names for Few-Shot Classification with Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16594v3
• Date: Tue, 18 Apr 2023 22:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 17:29:22.614308
• Title: Exploiting Category Names for Few-Shot Classification with Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルを用いたFew-Shot分類のためのカテゴリ名の生成
• Authors: Taihong Xiao, Zirui Wang, Liangliang Cao, Jiahui Yu, Shengyang Dai, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 大規模データに事前訓練された視覚言語基礎モデルは、多くの視覚的理解タスクに強力なツールを提供する。 本稿では,カテゴリ名を用いて分類ヘッドを初期化することにより,少数ショット分類の性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.51975804319149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vision-language foundation models pretrained on large-scale data provide a powerful tool for many visual understanding tasks. Notably, many vision-language models build two encoders (visual and textual) that can map two modalities into the same embedding space. As a result, the learned representations achieve good zero-shot performance on tasks like image classification. However, when there are only a few examples per category, the potential of large vision-language models is often underperformed, mainly due to the gap between a large number of parameters and a relatively small amount of training data. This paper shows that we can significantly improve the performance of few-shot classification by using the category names to initialize the classification head. With the proposed category name initialization method, our model obtains the state-of-the-art performance on a number of few-shot image classification benchmarks (e.g., 87.37% on ImageNet and 96.08% on Stanford Cars, both using five-shot learning).
• Abstract（参考訳）: 大規模データに事前学習された視覚言語基礎モデルは、多くの視覚理解タスクに強力なツールを提供する。 多くの視覚言語モデルは、2つのモダリティを同じ埋め込み空間にマッピングできる2つのエンコーダ(視覚とテキスト)を構築している。 その結果、画像分類などのタスクにおいて、学習した表現はゼロショット性能がよい。 しかしながら、1つのカテゴリに少数の例しか存在しない場合、大きな視覚言語モデルのポテンシャルは、主に大量のパラメータと比較的少ないトレーニングデータの間のギャップのために、しばしば過小評価される。 本稿では,カテゴリ名を用いて分類ヘッドを初期化することにより,少数ショット分類の性能を大幅に向上できることを示す。 提案するカテゴリ名初期化手法により,数点画像分類ベンチマーク(imagenetでは87.37%,スタンフォード車では96.08%,いずれも5点学習を用いて,最新性能が得られる。

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