Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalizable Prompt Learning of CLIP: A Brief Overview

論文の概要: Generalizable Prompt Learning of CLIP: A Brief Overview

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01263v2
Date: Thu, 27 Mar 2025 09:28:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:50:16.544571
Title: Generalizable Prompt Learning of CLIP: A Brief Overview
Title（参考訳）: CLIPの一般化可能なプロンプト学習 - 簡単な概要
Authors: Fangming Cui, Yonggang Zhang, Xuan Wang, Xule Wang, Liang Xiao,
Abstract要約: この記事では、数発のプロンプト学習に基づくCLIPの概要を紹介する。このレビューの目的は、CLIPの一般化可能なプロンプトで研究を開始したばかりの研究者への参照を提供することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.10893952404166
License:
Abstract: Existing vision-language models (VLMs) such as CLIP have showcased an impressive capability to generalize well across various downstream tasks. These models leverage the synergy between visual and textual information, enabling them to understand and reason about the content present in images and text in a unified manner. This article provides a brief overview of CLIP based on few-shot prompt learning, including experimental data and technical characteristics of some methods. The purpose of this review is to provide a reference for researchers who have just started their research in generalizable prompting of CLIP through few-shot training for classification across 15 datasets and also to facilitate the integration of this field by researchers in other downstream tasks.
Abstract（参考訳）: CLIPのような既存の視覚言語モデル(VLM)は、様々な下流タスクをうまく一般化する印象的な能力を示した。これらのモデルは、視覚情報とテキスト情報の相乗効果を利用して、画像やテキストに存在する内容を統一的に理解し、解釈することができる。本稿では、実験データやいくつかの手法の技術的特徴を含む、数発のプロンプト学習に基づくCLIPの概要について概説する。このレビューの目的は、15のデータセットにまたがる分類のための数ショットのトレーニングを通じて、CLIPの一般化可能なプロンプトで研究を開始した研究者へのリファレンスを提供するとともに、他の下流タスクにおける研究者によるこの分野の統合を促進することである。

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