論文の概要: ZooClaw-FashionSigLIP2: Distilled Fine-tuning for Robust Fashion Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27708v1
• Date: Fri, 26 Jun 2026 04:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.367276
• Title: ZooClaw-FashionSigLIP2: Distilled Fine-tuning for Robust Fashion Retrieval
• Title（参考訳）: ZooClaw-FashionSigLIP2:ロバストファッション検索のための微細調整
• Abstract要約: ファッション特化SigLIP2ベースモデルであるZooClaw-FashionSigLIP2を提案する。 公平な評価の下では、ZooClaw-FashionSigLIP2は、私たちのスイートのすべてのベンチマークで、すべてのベースラインを上回ります。 我々はZooClaw-Fashionをリリースした。これは新しい高品質なファッション評価ベンチマークであり、広く使われているベンチマークの体系的な品質分析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.984702219381009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting a foundation vision-language encoder to a specialized retrieval task creates a fundamental tradeoff: gains on the target distribution come at the cost of the foundation model's broad generalization, and fashion retrieval is a stringent instance of this problem. We present ZooClaw-FashionSigLIP2, a fashion-specialized SigLIP2-base model that resolves this tradeoff with a simple recipe -- full fine-tuning with knowledge distillation on curated in-domain data, followed by \wiseft~\citep{wortsman2022wiseft} weight interpolation with the base model -- and outperforms LoRA, larger backbones (up to 1B parameters), and external training data. Under fair evaluation, ZooClaw-FashionSigLIP2 outperforms all baselines on every benchmark in our suite. In addition, we release ZooClaw-Fashion, a new high-quality fashion retrieval benchmark, and a systematic quality analysis of widely-used benchmarks that exposes and mitigates structural biases in their public ground truth. We open-source the model weights and all evaluation artifacts to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションビジョン言語エンコーダを専門的な検索タスクに適応させることは、基本的トレードオフを生み出す: ターゲット分布のゲインは、ファンデーションモデルの広範囲な一般化のコストを伴い、ファッション検索はこの問題の厳密な例である。 提案するZooClaw-FashionSigLIP2は,このトレードオフをシンプルなレシピで解決する,ファッション専門のSigLIP2ベースモデルである。 公平な評価の下では、ZooClaw-FashionSigLIP2は、私たちのスイートのすべてのベンチマークで、すべてのベースラインを上回ります。 さらに、新しい高品質なファッション検索ベンチマークであるZooClaw-Fashionをリリースし、公共の場での構造バイアスを露呈し緩和する広く使われているベンチマークの体系的な品質分析を行った。 将来の研究を促進するために、モデルウェイトとすべての評価成果物をオープンソースにします。

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