論文の概要: Effectiveness of Vision Language Models for Open-world Single Image Test Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00481v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 16:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:55:04.480968
• Title: Effectiveness of Vision Language Models for Open-world Single Image Test Time Adaptation
• Title（参考訳）: オープンワールド単一画像テスト時間適応のためのビジョン言語モデルの有効性
• Authors: Manogna Sreenivas, Soma Biswas,
• Abstract要約: 単体テスト時間適応の現実的な課題に対処する新しい枠組みを提案する。 私たちは、CLIPのような大規模ビジョン言語モデルを活用して、画像毎のリアルタイム適応を可能にします。 提案するフレームワークROSITAはこれらのコンポーネントを組み合わせて、ビジョン言語モデルのオンライン適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.621092104244003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework to address the real-world challenging task of Single Image Test Time Adaptation in an open and dynamic environment. We leverage large scale Vision Language Models like CLIP to enable real time adaptation on a per-image basis without access to source data or ground truth labels. Since the deployed model can also encounter unseen classes in an open world, we first employ a simple and effective Out of Distribution (OOD) detection module to distinguish between weak and strong OOD samples. We propose a novel contrastive learning based objective to enhance the discriminability between weak and strong OOD samples by utilizing small, dynamically updated feature banks. Finally, we also employ a classification objective for adapting the model using the reliable weak OOD samples. The proposed framework ROSITA combines these components, enabling continuous online adaptation of Vision Language Models on a single image basis. Extensive experimentation on diverse domain adaptation benchmarks validates the effectiveness of the proposed framework. Our code can be found at the project site https://manogna-s.github.io/rosita/
• Abstract（参考訳）: オープンでダイナミックな環境での単一画像テスト時間適応の現実的な課題に対処する新しい枠組みを提案する。 私たちは、CLIPのような大規模ビジョン言語モデルを利用して、ソースデータや地上の真実ラベルにアクセスすることなく、画像ごとのリアルタイム適応を可能にします。 デプロイされたモデルは、オープンな世界でも目に見えないクラスに遭遇する可能性があるので、まず、弱いOODサンプルと強いOODサンプルを区別するために、シンプルで効果的なout of Distribution(OOD)検出モジュールを使用します。 そこで本研究では,小規模で動的に更新された特徴バンクを用いて,弱いOODサンプルと強いOODサンプルの識別性を高めることを目的とした,新しいコントラスト学習手法を提案する。 最後に、信頼性のある弱いOODサンプルを用いてモデルを適用するための分類目的も採用する。 提案するフレームワークROSITAはこれらのコンポーネントを組み合わせて,ビジョン言語モデルの連続的なオンライン適応を可能にする。 多様なドメイン適応ベンチマークに関する大規模な実験は、提案フレームワークの有効性を検証する。 私たちのコードはプロジェクトのサイトhttps://manogna-s.github.io/rosita/にある。

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