論文の概要: Towards Global Optimal Visual In-Context Learning Prompt Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15279v1
• Date: Fri, 24 May 2024 07:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 15:50:32.682338
• Title: Towards Global Optimal Visual In-Context Learning Prompt Selection
• Title（参考訳）: グローバルな視覚的インテクスト学習プロンプト選択に向けて
• Authors: Chengming Xu, Chen Liu, Yikai Wang, Yanwei Fu,
• Abstract要約: そこで本研究では,グローバルな最適プロンプトを特定するための,コンテキスト内サンプル選択フレームワークを提案する。 Partial2Globalと呼ばれるこの手法では、より包括的な比較を行うために、トランスフォーマーベースのリストワイズローダを採用している。 partial2Globalの有効性は、前景のセグメンテーション、単一物体の検出、画像の着色に関する実験を通じて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.61708771101882
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual In-Context Learning (VICL) is a prevailing way to transfer visual foundation models to new tasks by leveraging contextual information contained in in-context examples to enhance learning and prediction of query sample. The fundamental problem in VICL is how to select the best prompt to activate its power as much as possible, which is equivalent to the ranking problem to test the in-context behavior of each candidate in the alternative set and select the best one. To utilize more appropriate ranking metric and leverage more comprehensive information among the alternative set, we propose a novel in-context example selection framework to approximately identify the global optimal prompt, i.e. choosing the best performing in-context examples from all alternatives for each query sample. Our method, dubbed Partial2Global, adopts a transformer-based list-wise ranker to provide a more comprehensive comparison within several alternatives, and a consistency-aware ranking aggregator to generate globally consistent ranking. The effectiveness of Partial2Global is validated through experiments on foreground segmentation, single object detection and image colorization, demonstrating that Partial2Global selects consistently better in-context examples compared with other methods, and thus establish the new state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルインコンテキスト学習(VICL)は、コンテキスト内サンプルに含まれるコンテキスト情報を活用して、クエリサンプルの学習と予測を強化することで、視覚基礎モデルを新しいタスクに転送する一般的な方法である。 VICLの基本的な問題は、そのパワーを最大限に活性化させる最良のプロンプトをどうやって選択するかである。 そこで本研究では,より適切なランキング基準を活用して,より包括的な情報を活用するために,各クエリサンプルのすべての代替品から,最適なインコンテキストの例を選択するという,大域的最適プロンプトを概ね識別する,新しいインコンテキストの例選択フレームワークを提案する。 Partial2Globalと呼ばれるこの手法では、トランスフォーマーをベースとしたリストワイドランクラを採用して、より包括的な比較を行うとともに、一貫したランキングを生成するための一貫性を考慮したランキングアグリゲータも備えている。 partial2Globalの有効性は、前景のセグメンテーション、単一物体の検出、画像のカラー化の実験を通じて検証され、Partial2Globalは、他の手法と比較して、一貫してコンテキスト内サンプルを選択し、新しい最先端技術を確立していることを示す。

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