Visual Prompt Tuning3 [논문리뷰] Visual Prompt Tuning 본 논문은 모델을 특정 task에 fine-tuning할 때Transformer를 효율적으로 튜닝하는 방법을 소개한다.Visual Prompt Tuning은 워낙 유명한 기술이라숙지해두면 좋을 것이다. ECCV'22https://arxiv.org/abs/2203.12119 Visual Prompt TuningThe current modus operandi in adapting pre-trained models involves updating all the backbone parameters, ie, full fine-tuning. This paper introduces Visual Prompt Tuning (VPT) as an efficient and effective alternative to full.. 2024. 1. 4. [논문리뷰] Learning to Prompt for Vision-Language Models 본 논문은 현재 주목받고 있는 CLIP의 한계점을 지적하며 CLIP prompt를 learnable하게 만드는 방법을 제안한다. IJCV'22 https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01653-1 Abstract 저자들은 prompt engineering의 현실적인 문제를 지적한다. CLIP의 "a photo of [CLASS]"라는 prompt만으로는 사실 이미지 도메인이 전혀 고려되지 않고 또 이미지 도메인을 고려한 prompt는 만드는 것이 사실상 불가능하다. 다음 예시가 prompt의 문제점을 적나라하게 보여준다. 위 그림을 보면 관사 "a"가 있냐 없냐에 따라 성능이 크게 달라지는 것을 확인할 수 있다. 이처럼 모든 이미지에 알맞은 prom.. 2023. 11. 20. [논문리뷰] Decomposed Soft Prompt Guided Fusion Enhancing for Compositional Zero-Shot Learning soft prompt와 feature decompose, feature fusion을 사용하는 논문이다. CVPR'23 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Lu_Decomposed_Soft_Prompt_Guided_Fusion_Enhancing_for_Compositional_Zero-Shot_Learning_CVPR_2023_paper.html CVPR 2023 Open Access Repository Decomposed Soft Prompt Guided Fusion Enhancing for Compositional Zero-Shot Learning Xiaocheng Lu, Song Guo, Ziming Liu, Jingcai Guo; Proce.. 2023. 10. 31. 이전 1 다음
