論文の概要: Cross-Modal Mapping: Eliminating the Modality Gap for Few-Shot Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20110v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 10:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.484823
• Title: Cross-Modal Mapping: Eliminating the Modality Gap for Few-Shot Image Classification
• Title（参考訳）: クロスモーダルマッピング:Few-Shot画像分類のためのモダリティギャップの除去
• Authors: Xi Yang, Pai Peng, Wulin Xie, Xiaohuan Lu, Jie Wen,
• Abstract要約: 本稿では,画像特徴をテキストの特徴空間にマッピングする,シンプルで効率的なクロスモーダルマッピング(CMM)手法を提案する。 11ベンチマークの結果は、従来の方法と比べて平均3.5%改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.238769012534922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In few-shot image classification tasks, methods based on pretrained vision-language models (such as CLIP) have achieved significant progress. Many existing approaches directly utilize visual or textual features as class prototypes, however, these features fail to adequately represent their respective classes. We identify that this limitation arises from the modality gap inherent in pretrained vision-language models, which weakens the connection between the visual and textual modalities. To eliminate this modality gap and enable textual features to fully represent class prototypes, we propose a simple and efficient Cross-Modal Mapping (CMM) method. This method employs a linear transformation to map image features into the textual feature space, ensuring that both modalities are comparable within the same feature space. Nevertheless, the modality gap diminishes the effectiveness of this mapping. To address this, we further introduce a triplet loss to optimize the spatial relationships between image features and class textual features, allowing class textual features to naturally serve as class prototypes for image features. Experimental results on 11 benchmark demonstrate an average improvement of approximately 3.5% compared to conventional methods and exhibit competitive performance on 4 distribution shift benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 少数の画像分類タスクでは、事前訓練された視覚言語モデル(CLIPなど)に基づく手法が大きな進歩を遂げている。 既存の多くのアプローチでは、視覚的特徴やテキスト的特徴を直接クラスプロトタイプとして利用しているが、これらの特徴はそれぞれのクラスを適切に表現することができない。 この制限は、事前学習された視覚言語モデルに固有のモダリティギャップから生じるものであり、視覚的モダリティとテキスト的モダリティの接続を弱める。 このモダリティのギャップをなくし、テキスト特徴がクラスプロトタイプを完全に表現できるようにするために、単純で効率的なクロスモーダルマッピング法(CMM)を提案する。 この手法は、画像の特徴をテキストの特徴空間にマッピングするために線形変換を用い、両方のモダリティが同じ特徴空間内で同等であることを保証する。 それでも、モダリティギャップは、この写像の有効性を低下させる。 さらに,画像特徴とクラステキスト特徴の空間的関係を最適化し,クラステキスト特徴が画像特徴のクラスプロトタイプとして自然に機能できるようにするために,三重項損失を導入する。 11ベンチマークの実験結果は,従来の方法と比較して平均3.5%改善し,4つの分散シフトベンチマーク上での競合性能を示した。

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