论文链接:[2203.12119] Visual Prompt Tuning 出版日期:2022年 一、研究动机 VPT出现之前,常见的模型适应方法包括全面微调(full fine-tuning),即更新所有的骨干参数,以及部分参数微调的方法,比如仅微调分类头(classifier head)或偏置项(bias term)等。这些方法虽然可以减少需要微调的参数量,但通常最终精度会低于全面微调...
我们介绍了视觉提示调整(Visual Prompt Tuning,简称VPT),这是一种新的参数高效方法,用于利用大型视觉Transformer模型来处理广泛的下游任务。VPT在输入空间引入特定于任务的可学习提示,同时保持预训练的主干固定。我们展示了VPT如何在大幅降低存储成本的同时,超越其他微调方案(通常包括全面微调)。我们的实验还提出了关于不同...
一、VPT技术背景 在自然语言处理(NLP)领域,Prompt Tuning已经取得了显著成果。通过给预训练语言模型添加可学习的提示(Prompt),研究者能够在不改变模型大部分参数的情况下,将模型迁移到特定的任务场景中。这一思路启发了计算机视觉领域的研究者,他们开始探索将Prompt Tuning应用于视觉模型。 Visual Prompt Tuning(VPT)正...
1) prompt:visual tokens, + add learnable tokens into key-value prompts 2) prune:redunce the number of learnable parameters by pruning unnecessary prompts image.png 文章做法:对visual prompt和key-value prompt都进行efficient tuning; 对比的baselines & exp image.png...
几篇论文实现代码:《Visual-Language Prompt Tuning with Knowledge-guided Context Optimization》(CVPR 2023) GitHub: github.com/htyao89/KgCoOp [fig3] 《RepMode: Learning to Re-parameterize Diverse Experts for Subcellular Structure Prediction》(CVPR 2023) GitHub: github.com/Correr-Zhou/RepMode...
VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章,以往计算机视觉是先预训练好一个大模型,然后针对不同的下游任务去微调,VPT只需要引入少量的prompt参数(少于原来模型参数的1%)进行训练,就可以在很多下游任务上表现出比原来整体微调更好的效果。 从上图我们可以看到VPT和现有别的tuning方式的差别:现在的tuning分为2种类型,...
The 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 fine-tuning for large-scale Transformer models in vision. Taking inspiratio...
一项名为《Visual Prompt Tuning》的工作，旨在将Prompt Tuning应用于视觉任务，由Cornell University和Meta AI在ECCV 2022上发表。这项工作将Prompt Tuning的原理应用于视觉Transformer网络，如ViT和SWIN，通过在输入图像的特征向量中添加一个图像分类的Token特征向量，实现微调。在Visual Prompt Turning (VPT)...
Visual-Prompt Tuning (VPT) 给出一个预训练的Transformer模型,在嵌入层后的输入空间中引入p个维数为D的连续嵌入,即提示。 在微调期间,只有特定于任务的提示被更新,而Transformer主干网络被保持冻结。 根据所涉及的Transformer层的数量,我们的方法有两种变体,VPT-浅层和VPT-深层,如图所示 2. ...
As the scale of vision models continues to grow, the emergence of Visual Prompt Tuning (VPT) as a parameter-efficient transfer learning technique has gained attention due to its superior performance compared to traditional full-finetuning. However, the conditions favoring VPT (the ``when") and ...