論文の概要: Data Adaptive Traceback for Vision-Language Foundation Models in Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08787v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 18:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 03:38:34.244818
• Title: Data Adaptive Traceback for Vision-Language Foundation Models in Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類における視覚言語基礎モデルのためのデータ適応的トレースバック
• Authors: Wenshuo Peng, Kaipeng Zhang, Yue Yang, Hao Zhang, Yu Qiao,
• Abstract要約: 我々はData Adaptive Tracebackと呼ばれる新しい適応フレームワークを提案する。 具体的には、ゼロショット法を用いて、事前学習データの最もダウンストリームなタスク関連サブセットを抽出する。 我々は、擬似ラベルに基づく半教師付き手法を採用し、事前学習画像の再利用と、半教師付き学習における確証バイアス問題に対処するための視覚言語コントラスト学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.37262622415682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language foundation models have been incredibly successful in a wide range of downstream computer vision tasks using adaptation methods. However, due to the high cost of obtaining pre-training datasets, pairs with weak image-text correlation in the data exist in large numbers. We call them weak-paired samples. Due to the limitations of these weak-paired samples, the pre-training model are unable to mine all the knowledge from pre-training data. The existing adaptation methods do not consider the missing knowledge, which may lead to crucial task-related knowledge for the downstream tasks being ignored. To address this issue, we propose a new adaptation framework called Data Adaptive Traceback (DAT). Specifically, we utilize a zero-shot-based method to extract the most downstream task-related subset of the pre-training data to enable the downstream tasks. Furthermore, we adopt a pseudo-label-based semi-supervised technique to reuse the pre-training images and a vision-language contrastive learning method to address the confirmation bias issue in semi-supervised learning. We conduct extensive experiments that show our proposed DAT approach meaningfully improves various benchmark datasets performance over traditional adaptation methods by simply.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語基礎モデルは、適応手法を用いた幅広い下流コンピュータビジョンタスクで驚くほど成功している。 しかし、事前学習データセットを取得するコストが高いため、データに弱い画像テキスト相関を持つペアが多数存在する。 弱いペアのサンプルと呼んでいます。 これらの弱いペアリングサンプルの限界のため、事前学習モデルは事前学習データからすべての知識をマイニングすることができない。 既存の適応手法では、不足している知識を考慮せず、ダウンストリームタスクが無視される上で重要なタスク関連知識につながる可能性がある。 この問題に対処するため、我々はData Adaptive Traceback (DAT)と呼ばれる新しい適応フレームワークを提案する。 具体的には、ゼロショット法を用いて、トレーニング済みデータの最もダウンストリームなタスク関連サブセットを抽出し、ダウンストリームタスクを有効にする。 さらに、擬似ラベルに基づく半教師付き手法を採用し、事前学習画像の再利用と、半教師付き学習における確証バイアス問題に対処するための視覚言語コントラスト学習手法を提案する。 提案手法は,従来の適応手法よりも多種多様なベンチマークデータセットの性能を有意に向上させる。

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