論文の概要: P{\O}DA: Prompt-driven Zero-shot Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03241v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 16:07:00.136231
• Title: P{\O}DA: Prompt-driven Zero-shot Domain Adaptation
• Title（参考訳）: P{\O}DA: プロンプト駆動ゼロショットドメイン適応
• Authors: Mohammad Fahes, Tuan-Hung Vu, Andrei Bursuc, Patrick P\'erez, Raoul de Charette
• Abstract要約: ドメイン適応はコンピュータビジョンにおいて大いに研究されてきたが、それでも列車の時間にターゲット画像にアクセスする必要がある。 プロンプト駆動型ゼロショットドメイン適応の課題」を提案する。 我々は、事前訓練されたコントラッシブ・ビジョン言語モデル(CLIP)を利用して、ソース機能のアフィン変換を最適化する。 機能拡張は,セマンティックセグメンテーションのためのゼロショットドメイン適応の実行に利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.603912936053344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation has been vastly investigated in computer vision but still requires access to target images at train time, which might be intractable in some conditions, especially for long-tail samples. In this paper, we propose the task of `Prompt-driven Zero-shot Domain Adaptation', where we adapt a model trained on a source domain using only a general textual description of the target domain, i.e., a prompt. First, we leverage a pretrained contrastive vision-language model (CLIP) to optimize affine transformations of source features, bringing them closer to target text embeddings, while preserving their content and semantics. Second, we show that augmented features can be used to perform zero-shot domain adaptation for semantic segmentation. Experiments demonstrate that our method significantly outperforms CLIP-based style transfer baselines on several datasets for the downstream task at hand. Our prompt-driven approach even outperforms one-shot unsupervised domain adaptation on some datasets, and gives comparable results on others. The code is available at https://github.com/astra-vision/PODA.
• Abstract（参考訳）: ドメイン適応はコンピュータビジョンにおいて大きく研究されてきたが、それでも列車の時間にターゲット画像にアクセスする必要がある。 本稿では,対象ドメインの一般的なテキスト記述,すなわちプロンプトのみを使用して,ソースドメインでトレーニングされたモデルを適応させる,'prompt-driven zero-shot domain adaptation'というタスクを提案する。 まず、訓練済みのコントラッシブ・ビジョン言語モデル(CLIP)を利用して、ソース機能のアフィン変換を最適化し、ターゲットのテキスト埋め込みに近づき、コンテンツやセマンティクスを保存します。 第2に,セマンティクスセグメンテーションのためのゼロショット領域適応を実現するために,拡張機能を使用できることを示す。 実験の結果,本手法は,CLIPをベースとした複数のデータセットの転送ベースラインよりも優れていることがわかった。 当社のプロンプト駆動アプローチは,一部のデータセットに対して,ワンショットの教師なしドメイン適応よりも優れています。 コードはhttps://github.com/astra-vision/podaで入手できる。

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