論文の概要: TransAgent: Transfer Vision-Language Foundation Models with Heterogeneous Agent Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12183v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 03:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:20.420805
• Title: TransAgent: Transfer Vision-Language Foundation Models with Heterogeneous Agent Collaboration
• Title（参考訳）: TransAgent:異種エージェント協調によるトランスジェントビジョン-言語基礎モデル
• Authors: Yiwei Guo, Shaobin Zhuang, Kunchang Li, Yu Qiao, Yali Wang,
• Abstract要約: 視覚言語基礎モデル(CLIPなど)は、大規模な画像テキスト事前学習により、転送学習におけるその能力を示している。 本稿では,分離されたエージェントの知識を統一的に伝達する,汎用的で簡潔なTransAgentフレームワークを提案する。 われわれのTransAgentは、11の視覚的認識データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.90173194178523
• License:
• Abstract: Vision-language foundation models (such as CLIP) have recently shown their power in transfer learning, owing to large-scale image-text pre-training. However, target domain data in the downstream tasks can be highly different from the pre-training phase, which makes it hard for such a single model to generalize well. Alternatively, there exists a wide range of expert models that contain diversified vision and/or language knowledge pre-trained on different modalities, tasks, networks, and datasets. Unfortunately, these models are "isolated agents" with heterogeneous structures, and how to integrate their knowledge for generalizing CLIP-like models has not been fully explored. To bridge this gap, we propose a general and concise TransAgent framework, which transports the knowledge of the isolated agents in a unified manner, and effectively guides CLIP to generalize with multi-source knowledge distillation. With such a distinct framework, we flexibly collaborate with 11 heterogeneous agents to empower vision-language foundation models, without further cost in the inference phase. Finally, our TransAgent achieves state-of-the-art performance on 11 visual recognition datasets. Under the same low-shot setting, it outperforms the popular CoOp with around 10% on average, and 20% on EuroSAT which contains large domain shifts.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語基礎モデル(CLIPなど)は、大規模な画像テキスト事前学習により、転送学習におけるその能力を示している。 しかし、下流タスクのターゲットとなるドメインデータは、事前学習フェーズと大きく異なる場合があるため、そのような単一モデルの一般化が困難になる。 あるいは、さまざまなモダリティ、タスク、ネットワーク、データセットに基づいて事前訓練された、多様なビジョンと/または言語知識を含む、幅広い専門家モデルが存在する。 残念なことに、これらのモデルは異種構造を持つ「分離されたエージェント」であり、CLIPのようなモデルを一般化するための知識を統合する方法はまだ十分に研究されていない。 このギャップを埋めるために,分離されたエージェントの知識を統一的に輸送する汎用的かつ簡潔なTransAgentフレームワークを提案する。 このような異なる枠組みにより、我々は11の異種エージェントと柔軟に協力し、推論フェーズのさらなるコストを伴わずに、視覚言語基盤モデルを強化する。 最後に、TransAgentは11の視覚的認識データセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 同じローショット設定で、人気の高いCoOpを平均で10%、大きなドメインシフトを含むEuroSATで20%で上回ります。

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