論文の概要: AutoVP: An Automated Visual Prompting Framework and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08381v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 14:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 09:15:44.495285
• Title: AutoVP: An Automated Visual Prompting Framework and Benchmark
• Title（参考訳）: AutoVP: 自動Visual Promptingフレームワークとベンチマーク
• Authors: Hsi-Ai Tsao, Lei Hsiung, Pin-Yu Chen, Sijia Liu, Tsung-Yi Ho
• Abstract要約: ビジュアルプロンプト(VP)は、様々な下流画像分類タスクを解決するために、事前訓練された視覚モデルを適用するための、パラメータ効率の高い微調整手法である。 本稿では,VP設計選択を自動化するエンドツーエンド拡張可能なフレームワークであるAutoVPと,12のダウンストリーム画像分類タスクを提案する。 実験の結果,AutoVPは,現在よく知られているVP手法よりもかなり優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.5618543577204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual prompting (VP) is an emerging parameter-efficient fine-tuning approach to adapting pre-trained vision models to solve various downstream image-classification tasks. However, there has hitherto been little systematic study of the design space of VP and no clear benchmark for evaluating its performance. To bridge this gap, we propose AutoVP, an end-to-end expandable framework for automating VP design choices, along with 12 downstream image-classification tasks that can serve as a holistic VP-performance benchmark. Our design space covers 1) the joint optimization of the prompts; 2) the selection of pre-trained models, including image classifiers and text-image encoders; and 3) model output mapping strategies, including nonparametric and trainable label mapping. Our extensive experimental results show that AutoVP outperforms the best-known current VP methods by a substantial margin, having up to 6.7% improvement in accuracy; and attains a maximum performance increase of 27.5% compared to linear-probing (LP) baseline. AutoVP thus makes a two-fold contribution: serving both as an efficient tool for hyperparameter tuning on VP design choices, and as a comprehensive benchmark that can reasonably be expected to accelerate VP's development. The source code is available at https://github.com/IBM/AutoVP.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルプロンプト(VP)は、様々な下流画像分類タスクを解決するために事前訓練された視覚モデルを適用するための、パラメータ効率の良い微調整手法である。 しかし、VPの設計空間に関する体系的な研究はほとんどなく、その性能を評価するための明確なベンチマークも存在していない。 このギャップを埋めるため、我々はVP設計選択を自動化するエンドツーエンド拡張可能なフレームワークであるAutoVPと、全体的なVPパフォーマンスベンチマークとして機能する12の下流画像分類タスクを提案する。 私たちのデザインスペースは 1) プロンプトの合同最適化 2) 画像分類器及びテキスト画像エンコーダを含む事前訓練されたモデルの選定 3) 非パラメトリックおよびトレーニング可能なラベルマッピングを含むモデル出力マッピング戦略。 大規模な実験結果から,AutoVPは最大6.7%の精度向上を実現し,リニア・プロブリング(LP)ベースラインに比べて最大27.5%の性能向上を達成した。 AutoVPは、VP設計選択におけるハイパーパラメータチューニングの効率的なツールとして機能し、VPの開発を加速することが合理的に期待できる包括的なベンチマークとして機能する。 ソースコードはhttps://github.com/IBM/AutoVPで入手できる。

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