論文の概要: Words Matter: Leveraging Individual Text Embeddings for Code Generation in CLIP Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17002v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 00:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:22.017668
• Title: Words Matter: Leveraging Individual Text Embeddings for Code Generation in CLIP Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: CLIPテスト時間適応におけるコード生成のための個別テキスト埋め込みの活用
• Authors: Shambhavi Mishra, Julio Silva-Rodrıguez, Ismail Ben Ayed, Marco Pedersoli, Jose Dolz,
• Abstract要約: テスト時推論において視覚言語モデル(VLM)が遭遇する分布ドリフトを軽減するために,クラステキスト情報を活用する方法を示す。 本稿では,ラベル割り当て問題の固定セントロイドとしてジェネリッククラステキスト埋め込みを利用して,テスト時間サンプルの擬似ラベルを生成することを提案する。 多様な複雑性を示す複数の人気のあるテスト時間適応ベンチマークの実験は、CLIP-OTの優位性を実証的に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.20806568508201
• License:
• Abstract: Vision-language foundation models, such as CLIP, have shown unprecedented zero-shot performance across a wide range of tasks. Nevertheless, these models may be unreliable under distributional shifts, as their performance is significantly degraded. In this work, we explore how to efficiently leverage class text information to mitigate these distribution drifts encountered by large pre-trained vision-language models (VLMs) during test-time inference. In particular, we propose to generate pseudo-labels for the test-time samples by exploiting generic class text embeddings as fixed centroids of a label assignment problem, which is efficiently solved with Optimal Transport. Furthermore, the proposed adaptation method (CLIP-OT) integrates a multiple template knowledge distillation approach, which replicates multi-view contrastive learning strategies in unsupervised representation learning but without incurring additional computational complexity. Extensive experiments on multiple popular test-time adaptation benchmarks presenting diverse complexity empirically show the superiority of CLIP-OT, achieving performance gains of up to 7% over recent state-of-the-art methods, yet being computationally and memory efficient.
• Abstract（参考訳）: CLIPのようなビジョン言語基盤モデルは、幅広いタスクで前例のないゼロショットのパフォーマンスを示している。 それにもかかわらず、これらのモデルは、その性能が著しく劣化しているため、分散シフトの下で信頼性が低い可能性がある。 本研究では,テスト時推論において,大規模な事前学習型視覚言語モデル(VLM)が直面する分散ドリフトを軽減するために,クラステキスト情報を効率的に活用する方法を検討する。 特に,ラベル割り当て問題の固定セントロイドとしてジェネリッククラステキスト埋め込みを利用して,テストタイムサンプルの擬似ラベルを生成することを提案する。 さらに,CLIP-OT (Adapted Method) は,教師なし表現学習における多視点コントラスト学習戦略を再現するマルチテンプレート知識蒸留手法を統合する。 多様な複雑性を示す複数の一般的なテスト時間適応ベンチマークに関する大規模な実験は、CLIP-OTの優位性を実証的に示し、最近の最先端の手法に比べて最大7%の性能向上を達成したが、計算的かつメモリ効率は良い。

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