論文の概要: PromptStyler: Prompt-driven Style Generation for Source-free Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15199v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 21:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 14:24:54.690250
• Title: PromptStyler: Prompt-driven Style Generation for Source-free Domain Generalization
• Title（参考訳）: PromptStyler: ソースフリードメイン一般化のためのプロンプト駆動型スタイル生成
• Authors: Junhyeong Cho, Gilhyun Nam, Sungyeon Kim, Hunmin Yang, Suha Kwak
• Abstract要約: PromptStylerは、プロンプトを介して様々なスタイルを合成することによって、関節空間における様々な分布シフトをシミュレートする。 イメージは一切必要とせず、単一のGPUを使用したトレーニングには30分しかかからない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.314469909182968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In a joint vision-language space, a text feature (e.g., from "a photo of a dog") could effectively represent its relevant image features (e.g., from dog photos). Inspired by this, we propose PromptStyler which simulates various distribution shifts in the joint space by synthesizing diverse styles via prompts without using any images to deal with source-free domain generalization. Our method learns to generate a variety of style features (from "a S* style of a") via learnable style word vectors for pseudo-words S*. To ensure that learned styles do not distort content information, we force style-content features (from "a S* style of a [class]") to be located nearby their corresponding content features (from "[class]") in the joint vision-language space. After learning style word vectors, we train a linear classifier using synthesized style-content features. PromptStyler achieves the state of the art on PACS, VLCS, OfficeHome and DomainNet, although it does not require any images and takes just ~30 minutes for training using a single GPU.
• Abstract（参考訳）: 共同視覚言語空間では、テキスト機能(例:「犬の写真」から)はその関連画像の特徴(例:犬の写真から)を効果的に表現することができる。 そこで本研究では,ソースフリー領域の一般化を扱うために,画像を使わずにプロンプトを介して多様なスタイルを合成することにより,関節空間における様々な分布シフトをシミュレートするPromptStylerを提案する。 提案手法は,擬似単語S*の学習可能な単語ベクトルを用いて,様々なスタイル特徴(aのS*スタイルから)を生成することを学習する。 学習されたスタイルがコンテンツ情報を歪めないようにするため、スタイルコンテンツの特徴([クラス]のs*スタイルから)は、共用視覚言語空間内の対応するコンテンツ特徴([クラス]から)の近くに配置するよう強制します。 スタイル単語ベクトルを学習した後、合成スタイルコンテンツ特徴を用いて線形分類器を訓練する。 promptstylerはpacs、vlcs、officehome、domainnetの最先端技術を実現しているが、イメージは一切必要とせず、単一のgpuを使ってトレーニングするのに30分程度しかかからない。

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