論文の概要: AutoCLIP: Auto-tuning Zero-Shot Classifiers for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16414v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 13:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 14:27:44.031268
• Title: AutoCLIP: Auto-tuning Zero-Shot Classifiers for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: AutoCLIP:視覚言語モデルのための自動調整ゼロショット分類器
• Authors: Jan Hendrik Metzen, Piyapat Saranrittichai, Chaithanya Kumar Mummadi
• Abstract要約: ゼロショット分類器の自動チューニング手法であるAutoCLIPを提案する。 AutoCLIPは、推論時にクラス記述子-画像類似性の統計から導かれる各プロンプトテンプレートの減量に割り当てる。 幅広いビジョン言語モデル、データセット、プロンプトテンプレートに対して、AutoCLIPはベースラインを一貫して、最大3%の精度で上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57879683097891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classifiers built upon vision-language models such as CLIP have shown remarkable zero-shot performance across a broad range of image classification tasks. Prior work has studied different ways of automatically creating descriptor sets for every class based on prompt templates, ranging from manually engineered templates over templates obtained from a large language model to templates built from random words and characters. In contrast, deriving zero-shot classifiers from the respective encoded class descriptors has remained nearly unchanged, that is: classify to the class that maximizes the cosine similarity between its averaged encoded class descriptors and the encoded image. However, weighting all class descriptors equally can be suboptimal when certain descriptors match visual clues on a given image better than others. In this work, we propose AutoCLIP, a method for auto-tuning zero-shot classifiers. AutoCLIP assigns to each prompt template per-image weights, which are derived from statistics of class descriptor-image similarities at inference time. AutoCLIP is fully unsupervised, has very low overhead, and can be easily implemented in few lines of code. We show that for a broad range of vision-language models, datasets, and prompt templates, AutoCLIP outperforms baselines consistently and by up to 3 percent point accuracy.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような視覚言語モデル上に構築された分類器は、幅広い画像分類タスクで顕著なゼロショット性能を示している。 これまでの研究では、プロンプトテンプレートに基づいた各クラス用の記述子セットを自動生成する方法を、手作業によるテンプレートから、大きな言語モデルから得られたテンプレートまで、ランダムな単語や文字で構築されたテンプレートまで、さまざまな方法で研究してきた。 対照的に、各エンコードされたクラス記述子からゼロショットの分類子を導出することは、ほとんど変化していない: 平均エンコードされたクラス記述子とエンコードされたイメージの間のコサイン類似性を最大化するクラスに分類する。 しかし、すべてのクラス記述子を等しく重み付けすることは、特定の記述子が与えられた画像上の視覚的な手がかりと他の画像よりもマッチする場合に最適である。 本研究では,ゼロショット分類器の自動調整手法であるAutoCLIPを提案する。 AutoCLIPは、推論時にクラス記述子-画像類似性の統計から派生した、画像単位のプロンプトテンプレートを割り当てる。 AutoCLIPは完全に教師なし、オーバーヘッドが非常に少なく、数行のコードで簡単に実装できる。 視覚言語モデル、データセット、およびプロンプトテンプレートの幅広い範囲において、autoclipはベースラインを一貫して、最大3%精度で上回っている。

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