[论文解读] Instruction-ViT: Multi-Modal Prompts for Instruction Learning in ViT
该论文提出Instruction-ViT，一种视觉变换器框架，通过多模态提示（文本、图像或组合）并结合指令微调，提升图像分类性能。通过与ViT主干网络联合微调视觉和文本提示嵌入，该模型在多个数据集上实现了更高的准确率和更快的适应速度，优于标准微调和视觉提示微调（VPT）方法。
Prompts have been proven to play a crucial role in large language models, and in recent years, vision models have also been using prompts to improve scalability for multiple downstream tasks. In this paper, we focus on adapting prompt design based on instruction tuning into a visual transformer model for image classification which we called Instruction-ViT. The key idea is to implement multi-modal prompts (text or image prompt) related to category information to guide the fine-tuning of the model. Based on the experiments of several image captionining tasks, the performance and domain adaptability were improved. Our work provided an innovative strategy to fuse multi-modal prompts with better performance and faster adaptability for visual classification models.
研究动机与目标
- 通过将指令微调与多模态提示相结合，提升视觉变换器在图像分类任务中的性能。
- 探究文本、图像或组合提示是否能提升模型在零样本或少样本场景下的适应能力与准确率。
- 通过利用预训练ViT主干网络的提示微调，减少对大量参数更新的需求。
- 在多样化的图像分类基准上评估多模态提示的有效性。
- 探索同时使用文本和视觉提示作为视觉任务指令信号的可行性。
提出的方法
- 模型采用预训练的ViT-B主干网络，并使用CLIP编码器进行视觉与文本特征提取。
- 基于潜在图像类别构建文本提示，并将其投影到与图像标记相同的嵌入空间。
- 将图像和文本提示嵌入与分类头联合微调，使其与输入图像表示对齐。
- 通过计算CLS标记与每个类别提示嵌入之间的相似度得分实现分类。
- 该方法支持单模态（文本或图像）和多模态（文本+图像）提示，实现灵活微调。
- 仅微调提示嵌入和分类头，保留大部分预训练ViT参数。
实验结果
研究问题
- RQ1使用多模态提示进行指令微调能否提升视觉变换器在零样本和少样本图像分类任务中的性能？
- RQ2使用纯文本、纯图像或组合文本与图像提示，对模型准确率和适应能力有何影响？
- RQ3基于预训练ViT和CLIP编码器的提示微调方法是否优于标准微调和视觉提示微调（VPT）？
- RQ4在哪些数据集或场景下，特定提示模态（文本、图像或混合）能实现最优性能？
- RQ5多模态提示能否在保持或提升性能的同时，减少对大量参数更新的需求？
主要发现
- Instruction-ViT在四个数据集上的平均准确率达到95.59%，优于标准ViT-B（95.57%）及其他模型如DeiT-B和ResNet-152。
- 在Oxford-III Pets数据集上，文本提示达到84.74%的准确率，为所有提示类型中的最高值。
- 在Caltech-101数据集上，图像提示达到80.85%的准确率，为该数据集上所有提示类型中的最佳表现。
- 在Stanford Cars数据集上，混合文本与图像提示达到66.11%的准确率，为所有提示类型中的最高值。
- Instruction-ViT在VPT方法上平均高出7.9%，证明了指令引导的多模态提示方法的优势。
- 该模型展现出更快的适应速度和更强的域泛化能力，尤其在针对不同数据集使用特定模态提示时表现更优。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。