論文の概要: Unconstrained Open Vocabulary Image Classification: Zero-Shot Transfer from Text to Image via CLIP Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11211v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 19:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 19:21:30.823575
• Title: Unconstrained Open Vocabulary Image Classification: Zero-Shot Transfer from Text to Image via CLIP Inversion
• Title（参考訳）: 制約なしオープン語彙画像分類:CLIPインバージョンによるテキストから画像へのゼロショット転送
• Authors: Philipp Allgeuer, Kyra Ahrens, Stefan Wermter,
• Abstract要約: NOVICは、革新的なuN制約付きOpen Vocabulary Imageである。 埋め込みスペースを利用して、純粋なテキストから画像へのゼロショット転送を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.26334759935617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce NOVIC, an innovative uNconstrained Open Vocabulary Image Classifier that uses an autoregressive transformer to generatively output classification labels as language. Leveraging the extensive knowledge of CLIP models, NOVIC harnesses the embedding space to enable zero-shot transfer from pure text to images. Traditional CLIP models, despite their ability for open vocabulary classification, require an exhaustive prompt of potential class labels, restricting their application to images of known content or context. To address this, we propose an "object decoder" model that is trained on a large-scale 92M-target dataset of templated object noun sets and LLM-generated captions to always output the object noun in question. This effectively inverts the CLIP text encoder and allows textual object labels to be generated directly from image-derived embedding vectors, without requiring any a priori knowledge of the potential content of an image. The trained decoders are tested on a mix of manually and web-curated datasets, as well as standard image classification benchmarks, and achieve fine-grained prompt-free prediction scores of up to 87.5%, a strong result considering the model must work for any conceivable image and without any contextual clues.
• Abstract（参考訳）: 我々は、自動回帰変換器を用いて言語として分類ラベルを生成出力する、革新的なuNconstrained Open Vocabulary Image ClassifierであるNOVICを紹介する。 CLIPモデルの広範な知識を活用して、NOVICは埋め込みスペースを活用して、純粋なテキストからイメージへのゼロショット転送を可能にする。 従来のCLIPモデルは、オープン語彙分類の能力にもかかわらず、潜在的なクラスラベルの徹底的なプロンプトを必要とし、既知のコンテンツやコンテキストの画像への適用を制限する。 そこで本研究では,テンプレート付きオブジェクト名詞セットの大規模92MターゲットデータセットとLCM生成キャプションを用いて学習し,常に対象名詞を出力するオブジェクトデコーダモデルを提案する。 これはCLIPテキストエンコーダを効果的に反転させ、画像の潜在的な内容に関する事前知識を必要とせずに、画像由来の埋め込みベクトルから直接テキストオブジェクトラベルを生成することができる。 トレーニングされたデコーダは、手動とWebで計算されたデータセットと、標準的な画像分類ベンチマークの混合でテストされ、87.5%の詳細なプロンプトフリー予測スコアを達成している。

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