論文の概要: ECO: Ensembling Context Optimization for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14063v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 09:31:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 12:47:33.924660
• Title: ECO: Ensembling Context Optimization for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: ECO:ビジョンランゲージモデルのためのコンテキスト最適化
• Authors: Lorenzo Agnolucci, Alberto Baldrati, Francesco Todino, Federico Becattini, Marco Bertini, Alberto Del Bimbo
• Abstract要約: 学習は多様であり、おそらくより短い文脈でかなり改善され、一貫して結果が得られます。 推論時に余分なコストを伴わずに、より優れたショット機能について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.32996522125523
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image recognition has recently witnessed a paradigm shift, where vision-language models are now used to perform few-shot classification based on textual prompts. Among these, the CLIP model has shown remarkable capabilities for zero-shot transfer by matching an image and a custom textual prompt in its latent space. This has paved the way for several works that focus on engineering or learning textual contexts for maximizing CLIP's classification capabilities. In this paper, we follow this trend by learning an ensemble of prompts for image classification. We show that learning diverse and possibly shorter contexts improves considerably and consistently the results rather than relying on a single trainable prompt. In particular, we report better few-shot capabilities with no additional cost at inference time. We demonstrate the capabilities of our approach on 11 different benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 画像認識は、近ごろパラダイムシフトを目撃し、テキストのプロンプトに基づいた数ショットの分類に視覚言語モデルが使用されている。 これらのうち、CLIPモデルは、画像と独自のテキストプロンプトを潜在空間でマッチングすることで、ゼロショット転送の顕著な機能を示している。 これは、CLIPの分類能力を最大化するためのエンジニアリングやテキストコンテキストの学習に焦点を当てたいくつかの作業の道を開いた。 本稿では,画像分類のためのプロンプトの集合を学習することで,この傾向に従う。 トレーニング可能な1つのプロンプトに頼るのではなく,多様で,おそらく短いコンテキストでの学習が,結果を大幅に改善することを示す。 特に、推論時に追加コストなしで、より優れたマイノリティを報告します。 11のベンチマークで、我々のアプローチの能力を実演します。

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