标题:Visual Prompt Tuning 期刊:ECCV 作者:Menglin Jia∗1,2, Luming Tang∗1 Bor-Chun Chen2, Claire Cardie1, Serge Belongie3 Bharath Hariharan1, and Ser-Nam Lim2 单位:1Cornell University 2Meta AI 3…
借鉴NLP中Prompting的最新进展,我们提出了一种新的简单高效的适应下游视觉任务的Transformer模型的方法(图1(b)),即视觉提示调整(Visual-Prompt Tuning,简称VPT)。我们的方法仅在输入空间中引入少量特定于任务的可学习参数,同时在下游训练期间冻结整个预训练的Transformer主干。在实践中,这些额外的参数简单地添加到每个...
然而,传统的微调方法,如fine-tuning,需要更新大量参数,这不仅增加了计算成本,还可能导致模型过拟合。为了解决这个问题,研究者们一直在寻找更高效、性能更佳的微调方法。近年来,一种名为Visual Prompt Tuning(VPT)的全新微调方法引起了人们的关注。VPT是一种专门针对视觉Transformer的微调模式。它的核心思想来源于自然语言...
在自然语言处理（NLP）领域，Prompt Tuning是一种技术，通过在输入的Token中添加可以学习的Token，而保持模型大部分参数不变，从而将大型预训练模型应用于特定任务场景中。这种方法在提高大型语言模型（LLM）的泛化能力的同时，降低了微调成本。一项名为《Visual Prompt Tuning》的工作，旨在将Prompt Tuning应用...
Visual Prompt Tuning是一种针对视觉变换器(Vision Transformer, ViT)模型的微调技术。在传统的微调方法中,模型的所有参数都会被更新,这可能导致对先前学习任务的遗忘。相比之下,Visual Prompt Tuning通过在模型的输入层或中间层插入可学习的提示(prompts),并仅对这些提示进行更新,从而保留了预训练模型的大部分知识。这...
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,...
特别是在视觉领域,Visual Prompt Tuning(VPT)作为一种新兴的微调技术,正逐渐受到研究者的广泛关注。本文将对VPT技术进行深度解析,探讨其原理、方法及应用。 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...
1). Visual-prompt tuning: Deep; 2). Visual-prompt tuning: Shallow. 给定一个预训练的 Transformer 模型,作者引入了一组 p 连续的 embeddings,其维度为 d, 即 prompts。在微调的过程中,仅仅与任务相关的 prompts 是需要进行调整的,而加载的 Transformer network 是固定不变的。根据所涉及到的 Transformer lay...
内容提示: Visual Fourier Prompt TuningRunjia Zeng 1 * , Cheng Han 2 * , Qifan Wang 3 , Chunshu Wu 4 , Tong Geng 4 ,Lifu Huang 5 , Ying Nian Wu 6 and Dongfang Liu 1†1 Rochester Institute of Technology 2 University of Missouri - Kansas City3 Meta AI 4 University of Rochester5 ...
Prompt tuning: add prompt tokens but without changing or fine-tuning backbone image.png limitations of existing work: 1) 现有方法没有改变transformer最核心的key-value操作; 2) 现有方法还是不够极致节省计算量 2 this paper main idea: 1) prompt:visual tokens, + add learnable tokens into key-value...