論文の概要: Densely Connected Parameter-Efficient Tuning for Referring Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08580v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 05:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:30.025699
• Title: Densely Connected Parameter-Efficient Tuning for Referring Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像分割参照のための高精細接続型パラメータ効率チューニング
• Authors: Jiaqi Huang, Zunnan Xu, Ting Liu, Yong Liu, Haonan Han, Kehong Yuan, Xiu Li,
• Abstract要約: DETRISは、低ランクな視覚的特徴伝達を強化するために設計されたパラメータ効率のチューニングフレームワークである。 我々の単純で効率的なアプローチは、最先端のメソッドを大きく上回り、0.9%から1.8%のバックボーンパラメーターが更新される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.912818564963512
• License:
• Abstract: In the domain of computer vision, Parameter-Efficient Tuning (PET) is increasingly replacing the traditional paradigm of pre-training followed by full fine-tuning. PET is particularly favored for its effectiveness in large foundation models, as it streamlines transfer learning costs and optimizes hardware utilization. However, the current PET methods are mainly designed for single-modal optimization. While some pioneering studies have undertaken preliminary explorations, they still remain at the level of aligned encoders (e.g., CLIP) and lack exploration of misaligned encoders. These methods show sub-optimal performance with misaligned encoders, as they fail to effectively align the multimodal features during fine-tuning. In this paper, we introduce DETRIS, a parameter-efficient tuning framework designed to enhance low-rank visual feature propagation by establishing dense interconnections between each layer and all preceding layers, which enables effective cross-modal feature interaction and adaptation to misaligned encoders. We also suggest using text adapters to improve textual features. Our simple yet efficient approach greatly surpasses state-of-the-art methods with 0.9% to 1.8% backbone parameter updates, evaluated on challenging benchmarks. Our project is available at \url{https://github.com/jiaqihuang01/DETRIS}.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野では、パラメータ効率チューニング(PET)が従来の事前学習のパラダイムに取って代わり、さらに完全な微調整が進んでいる。 PETは、転送学習コストを合理化し、ハードウェア利用を最適化するため、大規模な基盤モデルにおいてその有効性に特に好まれる。 しかし、現在のPET法は主に単一モード最適化のために設計されている。 いくつかの先駆的な研究は予備的な調査を行ってきたが、いまだに整列エンコーダ(例えばCLIP)のレベルに留まり、整列エンコーダの探索を欠いている。 これらの手法は、微調整中にマルチモーダルな特徴を効果的に整列できないため、不整合エンコーダによる準最適性能を示す。 本稿では,各層と先行層間の密接な相互接続を確立することで,低ランクな視覚特徴の伝播を促進するために設計されたパラメータ効率のチューニングフレームワークDETRISについて紹介する。 また、テキストアダプタを使ってテキスト機能を改善することも提案する。 我々の単純かつ効率的なアプローチは、挑戦的なベンチマークで評価された、0.9%から1.8%のバックボーンパラメータの更新で最先端のメソッドを大幅に上回っている。 我々のプロジェクトは \url{https://github.com/jiaqihuang01/DETRIS} で利用可能です。

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