KalelPark's LAB

Abstract 기존의 discretized representation learning과 다르게, vision language pre-training은 Image와 text를 feature space에서 잘 align 합니다. 최근 Prompt Engineering으로부터, 본 논문에서는 Context Optimization (CoOp)을 제안합니다. pre-trained parameters는 유지하면서 구체적으로 CoOp은 학습 가능한 벡터로 Prompt's context word를 Modeling합니다. 본 논문에서는 CoOp (통합된 맥락과 구체적인 클래스 특징을 반영한)을 제안합니다. 기존 11개의 데이터셋에서, SOTA를 달성합니다. Introduction State-of-the-art visu..