論文の概要: In-context Prompt Learning for Test-time Vision Recognition with Frozen Vision-language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06126v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 14:22:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 03:27:41.872967
• Title: In-context Prompt Learning for Test-time Vision Recognition with Frozen Vision-language Model
• Title（参考訳）: 凍結視覚言語モデルを用いたテスト時間視覚認識のためのインコンテキスト・プロンプト学習
• Authors: Junhui Yin, Xinyu Zhang, Lin Wu, Xiaojie Wang,
• Abstract要約: In-Context Prompt Learning (InCPL) を提案する。 InCPLは、コンテキスト情報としてラベル付き例がほとんどない新しいテストサンプルを関連付けている。 テストサンプルに適した視覚的プロンプトを最適化するために、コンテキスト対応の教師なし損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.983810804606264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current pre-trained vision-language models, such as CLIP, have demonstrated remarkable zero-shot generalization capabilities across various downstream tasks. However, their performance significantly degrades when test inputs exhibit different distributions. In this paper, we explore the concept of test-time prompt tuning (TTPT), which facilitates the adaptation of the CLIP model to novel downstream tasks through a one-step unsupervised optimization that involves only test samples. Inspired by in-context learning in natural language processing (NLP), we propose In-Context Prompt Learning (InCPL) for test-time visual recognition tasks, which empowers a pre-trained vision-language model with labeled examples as context information on downstream task. Specifically, InCPL associates a new test sample with very few labeled examples (sometimes just one) as context information, enabling reliable label estimation for the test sample and facilitating model adaptation. To achieve this, InCPL employs an efficient language-to-vision translator to explore the textual prior information for visual prompt learning. Further, we introduce a context-aware unsupervised loss to optimize visual prompts tailored to test samples. Finally, we design a cyclic learning strategy for visual and textual prompts to ensure mutual synergy across different modalities. This enables a pre-trained, frozen CLIP model to adapt to any task using its learned adaptive prompt. Our method demonstrates superior performance and achieves state-of-the-art results across various downstream datasets.
• Abstract（参考訳）: 現在のCLIPのような事前訓練された視覚言語モデルは、様々な下流タスクにまたがる顕著なゼロショットの一般化機能を示している。 しかし、テスト入力が異なる分布を示すと、その性能は著しく低下する。 本稿では,テストサンプルのみを含む一段階の教師なし最適化により,CLIPモデルの下流タスクへの適応を容易にするテスト時プロンプトチューニング(TTPT)の概念について検討する。 In-Context Prompt Learning (InCPL) は,自然言語処理(NLP)におけるインコンテキスト学習にインスパイアされ,ダウンストリームタスクのコンテキスト情報としてラベル付き例を用いた事前学習された視覚言語モデルを実現する。 特に、InCPLは、少数のラベル付きサンプル(時には1つだけ)をコンテキスト情報として新しいテストサンプルを関連付け、テストサンプルの信頼性の高いラベル推定を可能にし、モデル適応を容易にする。 これを実現するために、InCPLは効率的な言語とビジョンのトランスレータを使用して、視覚的プロンプト学習のためのテキスト先行情報を探索する。 さらに、テストサンプルに適した視覚的プロンプトを最適化するために、コンテキスト対応の教師なし損失を導入する。 最後に、視覚的およびテキスト的プロンプトのための循環学習戦略を設計し、異なるモーダル間の相互シナジーを確保する。 これにより、トレーニング済みで凍結されたCLIPモデルは、学習した適応プロンプトを使用して任意のタスクに適応できる。 提案手法は,様々なダウンストリームデータセットにまたがって,優れた性能を示し,最先端の結果を得る。

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