論文の概要: DARA: Domain- and Relation-aware Adapters Make Parameter-efficient Tuning for Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06217v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 10:28:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 00:04:39.285082
• Title: DARA: Domain- and Relation-aware Adapters Make Parameter-efficient Tuning for Visual Grounding
• Title（参考訳）: DARA: 視覚的グラウンド化のためのパラメータ効率調整のためのドメインおよびリレーショナルアウェアアダプタ
• Authors: Ting Liu, Xuyang Liu, Siteng Huang, Honggang Chen, Quanjun Yin, Long Qin, Donglin Wang, Yue Hu,
• Abstract要約: ビジュアルグラウンドディング(VG)は、画像中のオブジェクトをテキスト記述に基づいてローカライズする難しいタスクである。 近年のVGモデルの大規模化により、性能は大幅に向上したが、微調整時の計算コストにも大きな負担がかかった。 本稿では,事前学習した視覚言語知識をVGに効率よく伝達するために,パラメータ効率変換学習(PETL)を適用することを検討する。 具体的には、subderlinetextbfDomain-aware underlinetextbfAdapからなる新しいPETL法であるtextbfDARAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.953589029502545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual grounding (VG) is a challenging task to localize an object in an image based on a textual description. Recent surge in the scale of VG models has substantially improved performance, but also introduced a significant burden on computational costs during fine-tuning. In this paper, we explore applying parameter-efficient transfer learning (PETL) to efficiently transfer the pre-trained vision-language knowledge to VG. Specifically, we propose \textbf{DARA}, a novel PETL method comprising \underline{\textbf{D}}omain-aware \underline{\textbf{A}}dapters (DA Adapters) and \underline{\textbf{R}}elation-aware \underline{\textbf{A}}dapters (RA Adapters) for VG. DA Adapters first transfer intra-modality representations to be more fine-grained for the VG domain. Then RA Adapters share weights to bridge the relation between two modalities, improving spatial reasoning. Empirical results on widely-used benchmarks demonstrate that DARA achieves the best accuracy while saving numerous updated parameters compared to the full fine-tuning and other PETL methods. Notably, with only \textbf{2.13\%} tunable backbone parameters, DARA improves average accuracy by \textbf{0.81\%} across the three benchmarks compared to the baseline model. Our code is available at \url{https://github.com/liuting20/DARA}.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルグラウンドディング(VG)は、画像中のオブジェクトをテキスト記述に基づいてローカライズする難しいタスクである。 近年のVGモデルの大規模化により性能は大幅に向上したが、微調整時の計算コストに大きな負担がかかった。 本稿では,事前学習した視覚言語知識をVGに効率よく伝達するために,パラメータ効率変換学習(PETL)を適用することを検討する。 具体的には、VG 用 \underline{\textbf{D}}omain-aware \underline{\textbf{A}}dapters (DA Adapters) と \underline{\textbf{R}}elation-aware \underline{\textbf{A}}dapters (RA Adapters) からなる新しいPETL法である \textbf{DARA} を提案する。 DAアダプタは最初にモダリティ内表現を転送し、VGドメインをよりきめ細かいものにする。 次に、RAアダプタは2つのモード間の関係をブリッジするために重みを共有し、空間的推論を改善する。 広範に使用されているベンチマーク実験の結果、DARAは完全微調整や他のPETL法と比較して、多数の更新パラメータを節約しながら、最高の精度を達成していることが示された。 特に、変更可能なバックボーンパラメータのみにより、DARAはベースラインモデルと比較して3つのベンチマークで平均精度を向上させる。 私たちのコードは \url{https://github.com/liuting20/DARA} で利用可能です。

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