論文の概要: LoGoPrompt: Synthetic Text Images Can Be Good Visual Prompts for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01155v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 02:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 17:54:53.620889
• Title: LoGoPrompt: Synthetic Text Images Can Be Good Visual Prompts for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: LoGoPrompt:視覚言語モデルに最適な合成テキスト画像
• Authors: Cheng Shi and Sibei Yang
• Abstract要約: 合成テキスト画像は視覚言語モデルにとって良い視覚的プロンプトであることを示す。 視覚的プロンプト選択に分類対象を再構成する LoGoPrompt を提案する。 本手法は,数ショット学習,ベース・ツー・ニュージェネリゼーション,ドメイン・ジェネリゼーションにおいて,最先端の手法を一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.983503845298824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt engineering is a powerful tool used to enhance the performance of pre-trained models on downstream tasks. For example, providing the prompt "Let's think step by step" improved GPT-3's reasoning accuracy to 63% on MutiArith while prompting "a photo of" filled with a class name enables CLIP to achieve $80$\% zero-shot accuracy on ImageNet. While previous research has explored prompt learning for the visual modality, analyzing what constitutes a good visual prompt specifically for image recognition is limited. In addition, existing visual prompt tuning methods' generalization ability is worse than text-only prompting tuning. This paper explores our key insight: synthetic text images are good visual prompts for vision-language models! To achieve that, we propose our LoGoPrompt, which reformulates the classification objective to the visual prompt selection and addresses the chicken-and-egg challenge of first adding synthetic text images as class-wise visual prompts or predicting the class first. Without any trainable visual prompt parameters, experimental results on 16 datasets demonstrate that our method consistently outperforms state-of-the-art methods in few-shot learning, base-to-new generalization, and domain generalization.
• Abstract（参考訳）: Prompt Engineeringは、下流タスクでトレーニング済みモデルのパフォーマンスを向上させるために使用される強力なツールである。 例えば、"Let's Think by Step" というプロンプトで GPT-3 の推論精度を MutiArith 上で 63% に向上させ、クラス名で満たされた"写真" によって、CLIP は ImageNet 上で 80$\% のゼロショット精度を達成できる。 従来の研究では、視覚的モダリティの迅速な学習が検討されているが、画像認識に特有な視覚的プロンプトを構成するものの分析は限られている。 さらに、既存のビジュアルプロンプトチューニングメソッドの一般化能力は、テキストのみのプロンプトチューニングよりも悪い。 合成テキスト画像は視覚言語モデルのための優れた視覚的プロンプトです! そこで本研究では,分類対象を視覚的プロンプト選択に再構成し,合成テキストイメージをクラスワイズな視覚的プロンプトとして,あるいはクラスファーストで予測するというニワトリとエッグの課題に対処するLoGoPromptを提案する。 トレーニング可能な視覚的プロンプトパラメータがなければ、16のデータセットの実験結果から、我々の手法は、数ショットの学習、ベース・ツー・ニュージェネリゼーション、ドメインの一般化において、常に最先端の手法より優れていることが示される。

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