論文の概要: StyLIP: Multi-Scale Style-Conditioned Prompt Learning for CLIP-based Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09251v3
• Date: Tue, 28 Nov 2023 07:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:58:38.446687
• Title: StyLIP: Multi-Scale Style-Conditioned Prompt Learning for CLIP-based Domain Generalization
• Title（参考訳）: StyLIP: CLIPベースのドメイン一般化のためのマルチスケールスタイルのプロンプト学習
• Authors: Shirsha Bose, Ankit Jha, Enrico Fini, Mainak Singha, Elisa Ricci, Biplab Banerjee
• Abstract要約: StyLIPは、ドメイン間のCLIPの分類性能を高める、ドメインの一般化のための新しいアプローチである。 提案手法は,CLIPの事前学習された視覚エンコーダに埋め込まれた視覚的スタイルとコンテンツ情報を切り離すことを目的とした,ドメインに依存しないプロンプト学習戦略に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.08922351077744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale foundation models, such as CLIP, have demonstrated impressive zero-shot generalization performance on downstream tasks, leveraging well-designed language prompts. However, these prompt learning techniques often struggle with domain shift, limiting their generalization capabilities. In our study, we tackle this issue by proposing StyLIP, a novel approach for Domain Generalization (DG) that enhances CLIP's classification performance across domains. Our method focuses on a domain-agnostic prompt learning strategy, aiming to disentangle the visual style and content information embedded in CLIP's pre-trained vision encoder, enabling effortless adaptation to novel domains during inference. To achieve this, we introduce a set of style projectors that directly learn the domain-specific prompt tokens from the extracted multi-scale style features. These generated prompt embeddings are subsequently combined with the multi-scale visual content features learned by a content projector. The projectors are trained in a contrastive manner, utilizing CLIP's fixed vision and text backbones. Through extensive experiments conducted in five different DG settings on multiple benchmark datasets, we consistently demonstrate that StyLIP outperforms the current state-of-the-art (SOTA) methods.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような大規模ファウンデーションモデルは、よく設計された言語プロンプトを活用して、下流タスクで印象的なゼロショットの一般化性能を示した。 しかし、これらの即興学習技術は、しばしばドメインシフトに苦しめられ、一般化能力が制限される。 本研究では、ドメイン間の分類性能を高めるドメイン一般化(DG)の新しいアプローチであるStyLIPを提案し、この問題に対処する。 提案手法は,CLIPの事前学習された視覚エンコーダに埋め込まれた視覚スタイルやコンテンツ情報を,ドメインに依存しないプロンプト学習戦略に重点を置いている。 そこで我々は,抽出したマルチスケールスタイルの特徴から,ドメイン固有のプロンプトトークンを直接学習する一連のスタイルプロジェクタを提案する。 これらの生成したプロンプト埋め込みは、その後、コンテンツプロジェクタが学習したマルチスケールのビジュアルコンテンツ機能と組み合わせられる。 プロジェクタは、CLIPの固定されたビジョンとテキストバックボーンを利用して、対照的な方法でトレーニングされる。 複数のベンチマークデータセット上で5つの異なるDG設定で実施された広範な実験を通じて、StyLIPが現在のSOTA(State-of-the-art)メソッドよりも優れていることを一貫して実証する。

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