論文の概要: Proto-CLIP: Vision-Language Prototypical Network for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03073v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 15:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 13:37:09.198307
• Title: Proto-CLIP: Vision-Language Prototypical Network for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: Proto-CLIP:Few-Shot Learningのためのビジョン言語プロトタイプネットワーク
• Authors: Jishnu Jaykumar P, Kamalesh Palanisamy, Yu-Wei Chao, Xinya Du, Yu Xiang
• Abstract要約: 本稿では,CLIPのような大規模視覚言語モデルを活用することで,数ショット学習のための新しいフレームワークを提案する。 画像のプロトタイプとテキストのプロトタイプを利用して、数ショットの学習を行うProto-CLIPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.342177969408826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework for few-shot learning by leveraging large-scale vision-language models such as CLIP. Motivated by the unimodal prototypical networks for few-shot learning, we introduce PROTO-CLIP that utilizes image prototypes and text prototypes for few-shot learning. Specifically, PROTO-CLIP adapts the image encoder and text encoder in CLIP in a joint fashion using few-shot examples. The two encoders are used to compute prototypes of image classes for classification. During adaptation, we propose aligning the image and text prototypes of corresponding classes. Such a proposed alignment is beneficial for few-shot classification due to the contributions from both types of prototypes. We demonstrate the effectiveness of our method by conducting experiments on benchmark datasets for few-shot learning as well as in the real world for robot perception.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CLIPのような大規模視覚言語モデルを活用することで,数ショット学習のための新しいフレームワークを提案する。 初歩学習のためのユニモーダルな原型的ネットワークに動機づけられ,初歩学習に画像プロトタイプとテキストプロトタイプを利用するproto-clipを導入した。 具体的には、PROTO-CLIPは、CLIP内の画像エンコーダとテキストエンコーダを、少数の例を用いて共同で適応させる。 2つのエンコーダは、分類のための画像クラスのプロトタイプを計算するために使用される。 適応中に、対応するクラスの画像とテキストのプロトタイプの整列を提案する。 このようなアライメントは、両タイプのプロトタイプからの貢献により、少数ショットの分類に有用である。 本手法の有効性を,数発の学習のためのベンチマークデータセットと,ロボットの知覚のための実世界で実験することで実証する。

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