論文の概要: Tokens on Demand: Token Condensation as Training-free Test-time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14729v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 07:13:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.657325
• Title: Tokens on Demand: Token Condensation as Training-free Test-time Adaptation
• Title（参考訳）: 需要額:訓練不要試験時間適応としてのトーケン凝縮
• Authors: Zixin Wang, Dong Gong, Sen Wang, Zi Huang, Yadan Luo,
• Abstract要約: Token Condensation as Adaptation (TCA) は、テスト時推論において視覚言語モデル(VLM)が遭遇する分散シフトを軽減するために設計されたトレーニング不要のアプローチである。 テスト時間適応におけるトークン効率を探索する最初の方法として、TCAは、クロスデータセットおよびアウト・オブ・ディストリビューション適応タスクにおける優れたパフォーマンスを一貫して示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.09801987385207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce Token Condensation as Adaptation (TCA), a training-free approach designed to mitigate distribution shifts encountered by vision-language models (VLMs) during test-time inference. TCA bridges distribution gaps at the patch level by condensing image tokens that exhibit low attentiveness to the <cls> token. Recognizing the <cls> token may correspond to universal concepts, TCA identifies and tracks the most reliable <cls> tokens that align specifically with target classes from historical data streams. To achieve this, we propose a context token reservoir (CTR), which retains tokens with the lowest uncertainty as ``anchors" to guide the preservation of class-relevant tokens during inference. These anchors, in turn, act as token-level classifiers to correct VLM predictions and improve visual-text alignment. Utilizing anchors sampled from CTR, TCA condenses tokens through two operations: (1) pruning class-irrelevant tokens that consistently rank low across all attention heads to reach cross-head consensus on their irrelevance, and (2) merging the remaining class-ambiguous tokens into representative centers using coreset selection, maintaining linear computational complexity. As the first method to explore token efficiency in test-time adaptation, TCA consistently demonstrates superior performance across cross-dataset and out-of-distribution adaptation tasks, reducing GFLOPs by 12.2% to 48.9% while achieving accuracy improvements up to 21.4% against the strongest baseline without introducing additional parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,テスト時推論において視覚言語モデル(VLM)が遭遇する分散シフトを緩和する学習自由なアプローチであるToken Condensation as Adaptation (TCA)を紹介する。 TCAは,<cls>トークンに対する注意力の低い画像トークンを凝縮することにより,パッチレベルでの分布ギャップを埋める。 TCAは、<cls>トークンが普遍的な概念に対応する可能性があることを認識し、過去のデータストリームからターゲットクラスに特化して適合する最も信頼性の高い<cls>トークンを特定し、追跡する。 そこで本稿では,推論中のクラス関連トークンの保存を導くために,最も不確実性の低いトークンを<anchors>として保持するコンテキストトークン貯水池(CTR)を提案する。 これらのアンカーはトークンレベルの分類器として機能し、VLM予測を補正し、視覚テキストアライメントを改善する。 CTRから採取したアンカーを利用することで,(1)すべての注意点において常に低いランクのクラス非関連トークンを抽出し,それらの非関連性に関するクロスヘッドコンセンサスに達すること,(2)コアセット選択を用いて残りのクラス曖昧トークンを代表中心にマージし,線形計算複雑性を維持すること,の2つの操作を通じてトークンを凝縮する。 テスト時間適応におけるトークン効率を探索する最初の方法として、TCAは、クロスデータセットとアウト・オブ・ディストリビューション適応タスクにおける優れた性能を一貫して示し、GFLOPを12.2%から48.9%削減し、追加パラメータを導入することなく21.4%の精度向上を実現した。

関連論文リスト

• Efficient Token Compression for Vision Transformer with Spatial Information Preserved [59.79302182800274]
  トーケン圧縮は、トランスモデルの計算およびメモリ要求の低減に不可欠である。 本稿では,Prune と Merge という,効率的なハードウェア互換のトークン圧縮手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-30T14:23:18Z)
• Self-Calibrated CLIP for Training-Free Open-Vocabulary Segmentation [19.749490092520006]
  Self-Calibrated CLIP (SC-CLIP) は、CLIPを校正してより微細な言語表現を生成する訓練不要の手法である。 SC-CLIPはバニラCLIP ViT-L/14の性能を6.8倍向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T15:14:05Z)
• Context-aware Prompt Tuning: Advancing In-Context Learning with Adversarial Methods [69.36397993451742]
  In this work introduced Context-aware Prompt Tuning (CPT) - ICL, PT, and adversarial attack。 入力および出力フォーマットのユニークな構造を考慮して、特定のコンテキストトークンを変更する。 敵の攻撃にインスパイアされた我々は、損失を最大化するのではなく、最小化に焦点をあてて、コンテキストに存在するラベルに基づいて入力を調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T17:45:47Z)
• CLIPArTT: Adaptation of CLIP to New Domains at Test Time [19.0284321951354]
  CLIP Adaptation duRing Test-Time(CLIPArTT)を導入する。これは、事前学習された視覚言語モデル(VLM)に対する完全なテスト時間適応(TTA)アプローチである。 提案手法では,複数の予測クラスを1つの新しいテキストプロンプトに集約し,入力を再分類するためにemphpseudoラベルとして使用する,ユニークで最小限の侵襲的なテキストプロンプトチューニング処理を採用している。 以上の結果から,新たなトランスフォーメーションやトレーニング可能なモジュールを必要とせずに,CLIPArTTは非破損データセット間で動的にパフォーマンスを向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T07:24:30Z)
• Transductive Zero-Shot and Few-Shot CLIP [24.592841797020203]
  本稿では,トランスダクティブなゼロショットと少数ショットのCLIP分類問題に対処する。 推論は、各インスタンスを独立して扱うのではなく、ラベルのないクエリサンプルのミニバッチで共同で実行される。 提案手法は,CLIPのゼロショット性能に対して,画像ネットの精度を約20%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T12:44:31Z)
• FairerCLIP: Debiasing CLIP's Zero-Shot Predictions using Functions in RKHSs [24.991684983495542]
  本稿では,CLIPのゼロショット予測をより公平かつ堅牢に行うための一般手法であるFairerCLIPを提案する。 ヒルベルト核空間(RKHS)の再生において,CLIPのイメージとテキスト表現を両立させる問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T19:41:26Z)
• ECAP: Extensive Cut-and-Paste Augmentation for Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation [4.082799056366928]
  本稿では,データ拡張を通じて信頼性の高い擬似ラベルを活用するための広範囲なカット・アンド・ペースト戦略(ECAP)を提案する。 ECAPはトレーニングを通じて擬似ラベル付きターゲットサンプルのメモリバンクを保持し、現在のトレーニングバッチに最も自信のあるサンプルをカット&ペーストする。 我々は,最近のMIC法に基づいてECPを実装し,その性能を2つの合成-実領域適応ベンチマークで向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T17:06:07Z)
• A Hard-to-Beat Baseline for Training-free CLIP-based Adaptation [121.0693322732454]
  対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pretraining)はその目覚ましいゼロショット能力で人気を集めている。 近年の研究では、下流タスクにおけるCLIPの性能を高めるための効率的な微調整手法の開発に焦点が当てられている。 従来のアルゴリズムであるガウス判別分析(GDA)を再検討し,CLIPの下流分類に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T15:45:27Z)
• Revisiting the Power of Prompt for Visual Tuning [50.11465784194896]
  本研究では,プロンプトとパッチトークンの相互関係について検討した。 プロンプトトークンはパッチトークンと高い相互情報を共有する傾向にあるという観測から着想を得て,下流トークンのプロトタイプを用いた初期化プロンプトを提案する。 本手法は, 自己指導型プレトレーニングの適応性を著しく向上させ, 少なくとも10%から30%のタスク性能向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:49:02Z)
• TPC-ViT: Token Propagation Controller for Efficient Vision Transformer [6.341420717393898]
  ビジョントランス (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて有望な結果を得た。 この課題に対処するために、段階的なトークン削減を採用する以前のアプローチでは、ひとつのレイヤにおけるトークンの冗長性は、以下のすべてのレイヤにおける冗長性を意味すると仮定されている。 本稿では、2つの異なるトークン分布を組み込んだ新しいトークン伝搬制御器(TPC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T00:10:33Z)
• Test-Time Training for Semantic Segmentation with Output Contrastive Loss [12.535720010867538]
  ディープラーニングベースのセグメンテーションモデルは、公開ベンチマークで印象的なパフォーマンスを達成したが、目に見えない環境にうまく一般化することは、依然として大きな課題である。 本稿では、適応過程を安定させるために、頑健で一般化された表現を学習する能力で知られるコントラストロス(OCL)を紹介する。 本手法は,テスト領域データに対するドメイン適応法を用いて事前学習したモデルに適用した場合においても優れ,そのレジリエンスと適応性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T03:13:47Z)
• Self-distillation Regularized Connectionist Temporal Classification Loss for Text Recognition: A Simple Yet Effective Approach [14.69981874614434]
  損失関数の観点から、テキスト認識モデルの最適化方法を示す。 CTCに基づく手法は、性能と推論速度のバランスが良いため、実際は広く用いられているが、それでも精度は低下している。 本稿では,CTCモデルを用いた自己蒸留方式を提案し,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T06:32:57Z)
• Approximated Prompt Tuning for Vision-Language Pre-trained Models [54.326232586461614]
  視覚言語による事前学習モデルでは、事前学習タスクと下流タスクのギャップを埋めるために、しばしば多くの学習可能なトークンを必要とする。 本稿では,効率的なVL転送学習を実現するために,APT(Approximated Prompt Tuning)アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T05:43:47Z)
• TagCLIP: Improving Discrimination Ability of Open-Vocabulary Semantic Segmentation [53.974228542090046]
  対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は、最近、ピクセルレベルのゼロショット学習タスクにおいて大きな可能性を示している。 CLIPのテキストとパッチの埋め込みを利用してセマンティックマスクを生成する既存のアプローチは、しばしば目に見えないクラスから入力ピクセルを誤識別する。 この問題に対処するためにTagCLIP(Trusty-aware guideed CLIP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T12:52:23Z)
• CLIP Itself is a Strong Fine-tuner: Achieving 85.7% and 88.0% Top-1 Accuracy with ViT-B and ViT-L on ImageNet [139.56863124214905]
  CLIPの微調整性能はかなり過小評価されている。 具体的には、CLIP ViT-Base/16とCLIP ViT-Large/14は、ImageNet-1KデータセットのTop-1精度を85.7%、88.0%微調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T18:59:59Z)
• ZegCLIP: Towards Adapting CLIP for Zero-shot Semantic Segmentation [35.60888272729273]
  近年、CLIPは2段階のスキームを用いて画素レベルのゼロショット学習タスクに適用されている。 このような方式は有効であるが、2つの画像エンコーダが必要であり、1つは提案生成用、もう1つはCLIP用であり、複雑なパイプラインと高い計算コストをもたらす。 本稿では,CLIPのゼロショット予測能力を画像からピクセルレベルまで直接拡張する,シンプルかつ効率的なワンステージソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T12:05:00Z)
• CAFA: Class-Aware Feature Alignment for Test-Time Adaptation [50.26963784271912]
  テスト時間適応(TTA)は、テスト時にラベルのないデータにモデルを適応させることによって、この問題に対処することを目的としている。 本稿では,クラス認識特徴アライメント(CAFA, Class-Aware Feature Alignment)と呼ばれる単純な機能アライメント損失を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T03:02:07Z)
• CLIP-TD: CLIP Targeted Distillation for Vision-Language Tasks [85.37552507367175]
  対照的に、CLIP (Contrastive Language-image Pretraining) は、視覚と言語モダリティを統合埋め込み空間にリンクする。 本稿では,CLIP-TD (CLIP Targeted Distillation) という手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-15T01:54:01Z)
• DenseCLIP: Extract Free Dense Labels from CLIP [130.3830819077699]
  対照的に、CLIP(Contrastive Language- Image Pre-Training)は、オープンボキャブラリゼロショット画像認識において画期的な進歩を遂げた。 DenseCLIP+はSOTAトランスダクティブなゼロショットセマンティックセグメンテーション法を大きなマージンで上回る。 我々の発見は、DenseCLIPが高密度予測タスクの信頼性の高い新たな監視源となることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T09:23:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。