論文の概要: MSGCoOp: Multiple Semantic-Guided Context Optimization for Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21786v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:15:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.353601
• Title: MSGCoOp: Multiple Semantic-Guided Context Optimization for Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: MSGCoOp:Few-Shot Learningのためのマルチセマンティックガイド付きコンテキスト最適化
• Authors: Zhaolong Wang, Tongfeng Sun, Mingzheng Du, Yachao Huang,
• Abstract要約: 本稿では,マルチセマンティック・ガイド型コンテキスト最適化(MSGCoOp)フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、並列学習可能なコンテキストベクトルのアンサンブルを利用して、多様な意味的側面をキャプチャする。 11のベンチマークデータセットの実験により、MSGCoOpはベース・ツー・ノーベルの一般化の性能を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8249694498830561
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language pre-trained models (VLMs) such as CLIP have demonstrated remarkable zero-shot generalization, and prompt learning has emerged as an efficient alternative to full fine-tuning. However, existing methods often struggle with generalization to novel classes, a phenomenon attributed to overfitting on seen classes and forgetting general knowledge. Furthermore, recent approaches that improve generalization often introduce complex architectures or heavy computational overhead. In this paper, we propose a Multiple Semantic-Guided Context Optimization (MSGCoOp) framework to enhance few-shot generalization while maintaining computational efficiency. Our approach leverages an ensemble of parallel learnable context vectors to capture diverse semantic aspects. To enrich these prompts, we introduce a semantic guidance mechanism that aligns them with comprehensive class descriptions automatically generated by a Large Language Model (LLM). Furthermore, a diversity regularization loss encourages the prompts to learn complementary and orthogonal features, preventing them from collapsing into redundant representations. Extensive experiments on 11 benchmark datasets show that MSGCoOp significantly improves performance on base-to-novel generalization, achieving an average harmonic mean improvement of 1.10\% over the strong KgCoOp baseline. Our method also demonstrates enhanced robustness in cross-domain generalization tasks. Our code is avaliable at: \href{https://github.com/Rain-Bus/MSGCoOp}{https://github.com/Rain-Bus/MSGCoOp}.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような視覚言語事前学習モデル(VLM)は目覚ましいゼロショットの一般化を示しており、高速学習は完全な微調整に代わる効率的な代替手段として現れている。 しかし、既存の手法は、目に見えるクラスに過度に適合し、一般的な知識を忘れることに起因する現象である、新しいクラスへの一般化に苦慮することが多い。 さらに、一般化を改善する最近のアプローチは、複雑なアーキテクチャや重い計算オーバーヘッドをもたらすことが多い。 本稿では,マルチセマンティックガイド型コンテキスト最適化(MSGCoOp)フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、並列学習可能なコンテキストベクトルのアンサンブルを利用して、多様な意味的側面をキャプチャする。 これらのプロンプトを豊かにするために,Large Language Model (LLM) によって自動生成される包括的クラス記述と整合させるセマンティックガイダンス機構を導入する。 さらに、多様性の正規化損失は、補完的特徴と直交的特徴の学習を促す。 11のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、MSGCoOpはベース・ツー・ノーベル一般化のパフォーマンスを著しく改善し、強いKgCoOpベースラインに対して平均1.10\%の高調波平均改善を達成することが示された。 また,クロスドメイン一般化タスクにおけるロバスト性の向上も示す。 当社のコードは、以下の通り。 \href{https://github.com/Rain-Bus/MSGCoOp}{https://github.com/Rain-Bus/MSGCoOp}。

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