論文の概要: APPLeNet: Visual Attention Parameterized Prompt Learning for Few-Shot Remote Sensing Image Generalization using CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05995v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 17:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 14:06:12.727441
• Title: APPLeNet: Visual Attention Parameterized Prompt Learning for Few-Shot Remote Sensing Image Generalization using CLIP
• Title（参考訳）: APPLeNet:CLIPを用いたFew-Shotリモートセンシング画像一般化のための視覚的注意パラメータ化プロンプト学習
• Authors: Mainak Singha, Ankit Jha, Bhupendra Solanki, Shirsha Bose and Biplab Banerjee
• Abstract要約: 視覚注意条件付きPrompts Learning Network (APPLeNet) と呼ばれる新しい画像条件付きプロンプト学習戦略を提案する。 APPLeNetは、RSシーン分類におけるマルチスケールな特徴学習の重要性を強調し、ドメイン一般化タスクのための視覚スタイルとコンテンツプリミティブを歪めている。 我々の結果は、関連する文献やコードより一貫して優れており、https://github.com/mainaksingha01/APPLeNet.comで利用可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.73827827842155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the success of large-scale vision-language models (VLMs) such as CLIP has led to their increased usage in various computer vision tasks. These models enable zero-shot inference through carefully crafted instructional text prompts without task-specific supervision. However, the potential of VLMs for generalization tasks in remote sensing (RS) has not been fully realized. To address this research gap, we propose a novel image-conditioned prompt learning strategy called the Visual Attention Parameterized Prompts Learning Network (APPLeNet). APPLeNet emphasizes the importance of multi-scale feature learning in RS scene classification and disentangles visual style and content primitives for domain generalization tasks. To achieve this, APPLeNet combines visual content features obtained from different layers of the vision encoder and style properties obtained from feature statistics of domain-specific batches. An attention-driven injection module is further introduced to generate visual tokens from this information. We also introduce an anti-correlation regularizer to ensure discrimination among the token embeddings, as this visual information is combined with the textual tokens. To validate APPLeNet, we curated four available RS benchmarks and introduced experimental protocols and datasets for three domain generalization tasks. Our results consistently outperform the relevant literature and code is available at https://github.com/mainaksingha01/APPLeNet
• Abstract（参考訳）: 近年、CLIPのような大規模視覚言語モデル(VLM)の成功により、様々なコンピュータビジョンタスクでの利用が増加している。 これらのモデルは、タスク固有の監督なしに注意深く作られたインストラクショナルテキストプロンプトを通じてゼロショット推論を可能にする。 しかし、リモートセンシング(RS)における一般化タスクのためのVLMの可能性は完全には実現されていない。 この研究ギャップに対処するために,視覚注意パラメータ学習ネットワーク (APPLeNet) と呼ばれる新しい画像条件付きプロンプト学習戦略を提案する。 APPLeNetは、RSシーン分類におけるマルチスケールな特徴学習の重要性を強調し、ドメイン一般化タスクのための視覚スタイルとコンテンツプリミティブを歪めている。 これを実現するためにAPPLeNetは、視覚エンコーダの異なるレイヤから得られる視覚コンテンツ特徴と、ドメイン固有のバッチの特徴統計から得られるスタイル特性を組み合わせる。 この情報から視覚トークンを生成するために、注意駆動注入モジュールも導入された。 また,この視覚情報をテキストトークンと組み合わせることで,トークン埋め込みの識別を確実にするための相関正則化手法も導入する。 APPLeNetを検証するため、4つの利用可能なRSベンチマークをキュレートし、3つの領域一般化タスクのための実験プロトコルとデータセットを導入した。 私たちの結果は、関連する文献とコードを一貫して上回り、https://github.com/mainaksingha01/APPLeNetで利用可能です。

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