論文の概要: Text Descriptions are Compressive and Invariant Representations for Visual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04317v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 16:33:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 23:17:11.277032
• Title: Text Descriptions are Compressive and Invariant Representations for Visual Learning
• Title（参考訳）: テキスト記述は視覚学習のための圧縮的・不変表現である
• Authors: Zhili Feng, Anna Bair, J. Zico Kolter
• Abstract要約: 本研究では,クラスごとの複数の視覚的特徴に対する人間の理解に則って,頑健な数ショット学習環境では魅力的な性能が得られることを示す。 特に,SLR-AVD (Sparse Logistic Regression using Augmented Visual Descriptors) という新しい手法を導入する。 このメソッドはまず、まず大きな言語モデル(LLM)を介して各クラスの複数の視覚的記述を自動生成し、次にVLMを使用してこれらの記述を各画像の視覚的特徴埋め込みに変換し、最後に、これらの特徴の関連するサブセットを選択するためにスパースロジスティック回帰を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.3464863723631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern image classification is based upon directly predicting classes via large discriminative networks, which do not directly contain information about the intuitive visual features that may constitute a classification decision. Recently, work in vision-language models (VLM) such as CLIP has provided ways to specify natural language descriptions of image classes, but typically focuses on providing single descriptions for each class. In this work, we demonstrate that an alternative approach, in line with humans' understanding of multiple visual features per class, can also provide compelling performance in the robust few-shot learning setting. In particular, we introduce a novel method, \textit{SLR-AVD (Sparse Logistic Regression using Augmented Visual Descriptors)}. This method first automatically generates multiple visual descriptions of each class via a large language model (LLM), then uses a VLM to translate these descriptions to a set of visual feature embeddings of each image, and finally uses sparse logistic regression to select a relevant subset of these features to classify each image. Core to our approach is the fact that, information-theoretically, these descriptive features are more invariant to domain shift than traditional image embeddings, even though the VLM training process is not explicitly designed for invariant representation learning. These invariant descriptive features also compose a better input compression scheme. When combined with finetuning, we show that SLR-AVD is able to outperform existing state-of-the-art finetuning approaches on both in-distribution and out-of-distribution performance.
• Abstract（参考訳）: 現代の画像分類は、分類決定を構成する直感的な視覚的特徴に関する情報を直接含まない、大きな識別ネットワークを介してクラスを直接予測することに基づいている。 近年、CLIPのような視覚言語モデル(VLM)の研究は、画像クラスの自然言語記述を規定する手段を提供しているが、一般的には各クラスに単一の記述を提供することに焦点を当てている。 本研究では,クラスごとの視覚的特徴に対する人間の理解に則った代替手法が,頑健な数ショット学習環境において魅力的な性能を提供できることを示す。 特に,新しい手法である「textit{SLR-AVD (Sparse Logistic Regression using Augmented Visual Descriptors)}を導入する。 この手法はまず,まず大規模言語モデル(LLM)を用いて各クラスの視覚的記述を自動的に生成し,次にVLMを用いて各画像の視覚的特徴埋め込みに変換し,最後に,各特徴の関連部分集合を選択して各画像の分類を行う。 我々のアプローチの中核は、情報理論上、これらの記述的特徴は、vlmトレーニングプロセスが不変表現学習のために明示的に設計されていないにもかかわらず、従来の画像埋め込みよりもドメインシフトに不変であるという事実です。 これらの不変記述機能は、より良い入力圧縮スキームを構成する。 ファインチューニングと組み合わせることで、SLR-AVDは、分布内および分布外の両方において既存の最先端のファインチューニング手法より優れていることを示す。

関連論文リスト

• Finetuning CLIP to Reason about Pairwise Differences [52.028073305958074]
  本稿では,CLIPのような視覚言語モデルの学習手法を提案する。 我々はまず,ある属性による画像のランク付け能力を大幅に向上させることを実証した。 また、得られる埋め込みは埋め込み空間においてより大きな幾何学的性質に従うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T13:02:14Z)
• Improved Few-Shot Image Classification Through Multiple-Choice Questions [1.4432605069307167]
  本稿では,少数のラベル付き例と複数選択質問のみを用いて,画像分類におけるVQA性能を向上させるための簡単な手法を提案する。 本手法は, 純視覚エンコーダとゼロショットVQAベースラインの両方で性能を向上し, 共通ショットタスクにおける印象的な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T03:09:42Z)
• OVMR: Open-Vocabulary Recognition with Multi-Modal References [96.21248144937627]
  既存の研究では、モデルにカテゴリキューを埋め込む方法がいくつか提案されている。 本稿では,テキスト記述と模範画像からなるマルチモーダル手がかりを参考に,異なる視点からオープン語彙認識に取り組む。 提案したOVMRはプラグイン・アンド・プレイモジュールであり、インターネットからランダムにクロールされた典型的な画像とうまく機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T06:45:28Z)
• LLMs as Visual Explainers: Advancing Image Classification with Evolving Visual Descriptions [13.546494268784757]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) と視覚言語モデル (VLM) を統合し,最適なクラス記述子を求めるフレームワークを提案する。 我々の学習自由アプローチは、反復的にクラス記述子を洗練するための進化的最適化戦略を備えたLLMベースのエージェントを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T16:37:45Z)
• GIST: Generating Image-Specific Text for Fine-grained Object Classification [8.118079247462425]
  GISTは、画像のみのデータセットから、画像固有のきめ細かいテキスト記述を生成する方法である。 提案手法は,CLIP線形プローブよりも平均4.1%の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T02:47:18Z)
• LPN: Language-guided Prototypical Network for few-shot classification [16.37959398470535]
  ラベル付き例を限定して、新しいタスクに適応することを目的としている。 近年の手法では,クエリとサポート画像の類似性の適切な測定方法が検討されている。 本稿では,言語誘導型プロトタイプネットワーク(LPN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T06:54:01Z)
• I2MVFormer: Large Language Model Generated Multi-View Document Supervision for Zero-Shot Image Classification [108.83932812826521]
  Webスケールのテキストでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、学習した知識をさまざまなタスクに再利用する素晴らしい能力を示している。 提案するモデルであるI2MVFormerは,これらのクラスビューを用いたゼロショット画像分類のためのマルチビューセマンティック埋め込みを学習する。 I2MVFormerは、教師なしセマンティック埋め込みを備えたゼロショット画像分類のための3つの公開ベンチマークデータセットに対して、最先端の新たなデータセットを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T14:11:36Z)
• SgVA-CLIP: Semantic-guided Visual Adapting of Vision-Language Models for Few-shot Image Classification [84.05253637260743]
  本稿では,セマンティック誘導視覚適応(SgVA)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 SgVAは、視覚特異的のコントラスト損失、クロスモーダルのコントラスト損失、暗黙の知識蒸留を包括的に利用することで、識別的なタスク固有の視覚特徴を生成する。 13のデータセットの最先端の結果は、適応された視覚的特徴が、クロスモーダルな特徴を補完し、少数の画像分類を改善することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T14:58:15Z)
• Text2Model: Text-based Model Induction for Zero-shot Image Classification [38.704831945753284]
  テキスト記述のみを用いてタスクに依存しない分類器を構築するという課題に対処する。 クラス記述を受信し,マルチクラスモデルを出力するハイパーネットワークを用いてゼロショット分類器を生成する。 本手法は,画像,ポイントクラウド,行動認識など,一連のゼロショット分類タスクにおいて,テキスト記述の範囲を用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T05:19:55Z)
• Attribute Propagation Network for Graph Zero-shot Learning [57.68486382473194]
  属性伝達ネットワーク (APNet) を導入し, 1) クラス毎に属性ベクトルを生成するグラフ伝搬モデルと, 2) パラメータ化隣人 (NN) 分類器から構成する。 APNetは、2つのゼロショット学習設定と5つのベンチマークデータセットによる実験で、魅力的なパフォーマンスまたは新しい最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T16:53:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。