論文の概要: MuDPT: Multi-modal Deep-symphysis Prompt Tuning for Large Pre-trained Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11400v2
• Date: Sun, 14 Jul 2024 08:08:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 05:08:47.346345
• Title: MuDPT: Multi-modal Deep-symphysis Prompt Tuning for Large Pre-trained Vision-Language Models
• Title（参考訳）: MuDPT:大規模視力訓練モデルのためのマルチモーダルディープ・サイバティフィック・プロンプト・チューニング
• Authors: Yongzhu Miao, Shasha Li, Jintao Tang, Ting Wang,
• Abstract要約: マルチモーダル・ディープ・サイコフィック・プロンプト・タニングと呼ばれる新しいアプローチを提案し,その手法を MuDPT と呼ぶ。 MuDPTは、モデルに依存しない変換ネットワークを学習し、深い階層的な双方向のプロンプト融合を可能にすることで、独立したマルチモーダル・プロンプトチューニングを拡張している。 最先端の手法と比較すると, MuDPT は認識能力と一般化能力が向上し, マージンは明らかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.397136690734865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt tuning, like CoOp, has recently shown promising vision recognizing and transfer learning ability on various downstream tasks with the emergence of large pre-trained vision-language models like CLIP. However, we identify that existing uni-modal prompt tuning approaches may result in sub-optimal performance since this uni-modal design breaks the original alignment of textual and visual representations in the pre-trained model. Inspired by the nature of pre-trained vision-language models, we aim to achieve completeness in prompt tuning and propose a novel approach called Multi-modal Deep-symphysis Prompt Tuning, dubbed as MuDPT, which extends independent multi-modal prompt tuning by additionally learning a model-agnostic transformative network to allow deep hierarchical bi-directional prompt fusion. We evaluate the effectiveness of MuDPT on few-shot vision recognition and out-of-domain generalization tasks. Compared with the state-of-the-art methods, MuDPT achieves better recognition and generalization ability with an apparent margin thanks to synergistic alignment of textual and visual representations. Our code is available at: https://github.com/Mechrev0/MuDPT.
• Abstract（参考訳）: CoOpのようなプロンプトチューニングは、CLIPのような大規模トレーニング済みの視覚言語モデルの出現とともに、様々な下流タスクにおいて、将来有望な視覚認識と伝達学習能力を示した。 しかし,既存のユニモーダル・プロンプト・チューニング手法は,このユニモーダル設計が事前学習モデルにおけるテキストおよび視覚表現の本来のアライメントを損なうため,準最適性能をもたらす可能性がある。 事前学習された視覚言語モデルの性質に着想を得て,インシデントチューニングの完全性を実現し,MDPT(Multi-modal Deep-symphysis Prompt Tuning)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 画像認識および領域外一般化タスクにおける MuDPT の有効性を評価する。 最先端の手法と比較して、MDPTはテキストと視覚表現の相乗的アライメントにより、明らかなマージンで認識と一般化能力の向上を実現している。 私たちのコードは、https://github.com/Mechrev0/MuDPTで利用可能です。

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