論文の概要: LaViP:Language-Grounded Visual Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10945v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 05:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 21:17:10.255960
• Title: LaViP:Language-Grounded Visual Prompts
• Title（参考訳）: lavip: 言語に基づく視覚プロンプト
• Authors: Nilakshan Kunananthaseelan, Jing Zhang, Mehrtash Harandi
• Abstract要約: 下流タスクに視覚言語モデルの視覚エンコーダを適応させるための言語基底型視覚プロンプト手法を提案する。 言語統合に乗じて、視覚エンコーダの入力を調整するためのパラメータ効率の戦略を考案する。 我々のアルゴリズムはブラックボックスのシナリオでも動作可能であり、モデルのパラメータへのアクセスが制約された状況において適応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.57227844809257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a language-grounded visual prompting method to adapt the visual encoder of vision-language models for downstream tasks. By capitalizing on language integration, we devise a parameter-efficient strategy to adjust the input of the visual encoder, eliminating the need to modify or add to the model's parameters. Due to this design choice, our algorithm can operate even in black-box scenarios, showcasing adaptability in situations where access to the model's parameters is constrained. We will empirically demonstrate that, compared to prior art, grounding visual prompts with language enhances both the accuracy and speed of adaptation. Moreover, our algorithm excels in base-to-novel class generalization, overcoming limitations of visual prompting and exhibiting the capacity to generalize beyond seen classes. We thoroughly assess and evaluate our method across a variety of image recognition datasets, such as EuroSAT, UCF101, DTD, and CLEVR, spanning different learning situations, including few-shot learning, base-to-novel class generalization, and transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクに視覚言語モデルの視覚エンコーダを適応させるための言語基底型視覚プロンプト手法を提案する。 言語統合を利用することで、視覚的エンコーダの入力を調整するパラメータ効率の高い戦略を考案し、モデルのパラメータの変更や追加を不要にする。 この設計選択により,提案アルゴリズムはブラックボックスシナリオでも動作可能であり,モデルパラメータへのアクセスが制約された状況において適応性を示す。 我々は、先行技術と比較して、言語による視覚的プロンプトが適応の精度と速度の両方を高めることを実証的に実証する。 さらに本アルゴリズムは,可視的プロンプトの限界を克服し,見掛けたクラスを超えて一般化する能力を示す,基本からノベルへのクラス一般化に優れる。 提案手法はeurosat, ucf101, dtd, clevrなどの画像認識データセットにまたがって評価・評価を行い, マイナショット学習, ベースツーノベルクラス一般化, 転送学習など, さまざまな学習状況に適用した。

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