[20230413] Weekly VLM2 - CoCoOp

[kalelpark]

Paper Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (a.k.a. CoCoOp)

Summary 기존 CoOp : Prompt Learning의 개념을 VLM에 도입하여 활용하였음. prompt 내의 context 단어들을 학습 가능한 벡터들로 변환하여, 학습을 함, 장정으로는 성능이 잘 나오지만, 많은 시간 및 데이터 구축 비용, 낮은 generarilty. --> 즉, 구체적인 class들에만 optimize됨.

CoCoOp의 경우, Conditional Prompt Learning을 사용함으로써, 고정된 context가 아닌, input instance에 따른 condion을 활용함. 아래의 그림과 같이, context vector와 각각의 Model의 parameter를 optimize함.

CoCoOp의 경우, Image Captioning의 패러다임과 유사함. 그리고, Image instance를 사용함으로써, 좀 더 generalize를 가져올 수 있음.

Image Encoder의 경우, meta-Net이라고 불리는 것을 활용함.

• 2 layer bottleneck 구조
• input에 대해 conditional token, context vector와 결합

즉, 장점을 3가지로 요약하자면,..

1. 새로운 class에 대해서 일반화된 성능을 보일 수 있음 (Overfitting이 안됨),
2. 특정 class set에 집중되는 것을 방지, lightweight model을 사용해도 좋은 성능을 발휘함.
3. general 하므로, class shift에도 성능이 잘 나옴.

[SoongE]

이전 논문인 CoOp은 특정 클래스에 중점을 두기 때문에 overfitting이 심하는 문제가 있었다. 따라서 overfitting되지 않는 generalize되게 학습할 수 있도록 conditional context optimizer를 제안한다. 이는, context vector를 만들 때 MetaNet을 거친 image token도 함께 사용해서 만든다.

strong

• Conditional context optimizer
• Generalized context vector

weak

• MetaNet의 성능에 따른 변화가 심할 것으로 보임
• Non-interpretable