Fugu-MT 論文翻訳(概要): EZ-HOI: VLM Adaptation via Guided Prompt Learning for Zero-Shot HOI Detection

論文の概要: EZ-HOI: VLM Adaptation via Guided Prompt Learning for Zero-Shot HOI Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23904v1
Date: Thu, 31 Oct 2024 13:06:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:01:45.951117
Title: EZ-HOI: VLM Adaptation via Guided Prompt Learning for Zero-Shot HOI Detection
Title（参考訳）: EZ-HOI:ゼロショットHOI検出のためのガイドプロンプト学習によるVLM適応
Authors: Qinqian Lei, Bo Wang, Robby T. Tan,
Abstract要約: 本稿では,効率的なゼロショットHOI検出(EZ-HOI)のための新しい学習フレームワークを提案する。まず、学習可能なプロンプトに対してLarge Language Model(LLM)とVLMガイダンスを導入し、詳細なHOI記述と視覚的セマンティクスを統合して、VLMをHOIタスクに適用する。我々は,既存の手法と比較して,トレーニング可能なパラメータの10.35%から33.95%しか持たない,さまざまなゼロショット設定における最先端性能を実現していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.091101582856183
License:
Abstract: Detecting Human-Object Interactions (HOI) in zero-shot settings, where models must handle unseen classes, poses significant challenges. Existing methods that rely on aligning visual encoders with large Vision-Language Models (VLMs) to tap into the extensive knowledge of VLMs, require large, computationally expensive models and encounter training difficulties. Adapting VLMs with prompt learning offers an alternative to direct alignment. However, fine-tuning on task-specific datasets often leads to overfitting to seen classes and suboptimal performance on unseen classes, due to the absence of unseen class labels. To address these challenges, we introduce a novel prompt learning-based framework for Efficient Zero-Shot HOI detection (EZ-HOI). First, we introduce Large Language Model (LLM) and VLM guidance for learnable prompts, integrating detailed HOI descriptions and visual semantics to adapt VLMs to HOI tasks. However, because training datasets contain seen-class labels alone, fine-tuning VLMs on such datasets tends to optimize learnable prompts for seen classes instead of unseen ones. Therefore, we design prompt learning for unseen classes using information from related seen classes, with LLMs utilized to highlight the differences between unseen and related seen classes. Quantitative evaluations on benchmark datasets demonstrate that our EZ-HOI achieves state-of-the-art performance across various zero-shot settings with only 10.35% to 33.95% of the trainable parameters compared to existing methods. Code is available at https://github.com/ChelsieLei/EZ-HOI.
Abstract（参考訳）: ゼロショット設定でヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)を検出する。ヴィジュアルエンコーダと大きなヴィジュアル・ランゲージ・モデル(VLM)を連携させてVLMの広範な知識を取り入れる既存の手法では、大規模で計算コストのかかるモデルと遭遇訓練の困難が要求される。迅速な学習によるVLMの適応は、直接アライメントの代替となる。しかし、タスク固有のデータセットの微調整は、目に見えないクラスラベルがないため、目に見えないクラスに過度に適合し、未確認のクラスに最適なパフォーマンスをもたらすことが多い。これらの課題に対処するために,Zero-Shot HOI検出(EZ-HOI)のための新しい学習フレームワークを提案する。まず、学習可能なプロンプトに対してLarge Language Model(LLM)とVLMガイダンスを導入し、詳細なHOI記述と視覚的セマンティクスを統合して、VLMをHOIタスクに適用する。しかしながら、トレーニングデータセットは、一見クラスラベルのみを含むため、このようなデータセット上の微調整VLMは、目に見えないものではなく、目に見えないクラスの学習可能なプロンプトを最適化する傾向がある。そこで,本研究では,LLMを用いて,見知らぬ授業とそれに関連する授業の差異を明らかにすることで,見知らぬ授業の素早い学習を設計する。ベンチマークデータセットの定量的評価により、EZ-HOIは、既存の手法と比較してトレーニング可能なパラメータの10.35%から33.95%しか持たない、さまざまなゼロショット設定における最先端のパフォーマンスを実現していることが示された。コードはhttps://github.com/ChelsieLei/EZ-HOIで入手できる。

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