Attention Prompt Tuning: Efficient Adaptation of Pre-trained Models for Video-based Action Recognition

Kernekoncepter

Attention Prompt Tuning (APT) enhances parameter efficiency and reduces computational complexity for video-based action recognition.

Resumé

Abstract:

APT introduces a computationally efficient variant of prompt tuning for video-based action recognition.
Videos require more tunable prompts for good results compared to images.

Introduction:

Video-based action recognition encodes temporal information crucial for identifying human activities.
Transformers have revolutionized various fields, including action recognition.

Method:

APT injects prompts directly into the non-local attention mechanism, reducing redundancy and computational complexity.
Prompt reparameterization technique enhances robustness to hyperparameter selection.

Experimental Setup:

Experiments conducted using ViT-Small and ViT-Base with VideoMAE pre-trained weights.

Results:

APT achieves superior performance with fewer tunable parameters compared to VPT and AdaptFormer.

Computational Complexity:

APT significantly reduces the number of tunable parameters and GFLOPs compared to VPT.

Main Analysis:

APT outperforms existing methods on UCF101, HMDB51, and SSv2 datasets.

Conclusion and Future Work:

APT establishes itself as a state-of-the-art method for parameter-efficient tuning in action recognition.

Statistik

Videos require hundreds of tunable prompts for good results.
APT achieves higher accuracy than full-tuning with only 200 attention prompts.
APT reduces the number of tunable parameters required for video-based applications.

Citater

"Videos require hundreds of tunable prompts to achieve good results."
"APT achieves higher accuracy than full-tuning with fewer tunable parameters."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Attention Prompt Tuning

by Wele Gedara ... kl. arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06978.pdf

Dybere Forespørgsler

어떻게 APT를 더 효율적으로 최적화할 수 있을까요?

APT를 더 효율적으로 최적화하기 위해 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, APT의 prompt reparameterization 기술을 더 발전시켜 하이퍼파라미터 선택에 민감하지 않고 더 빠른 수렴을 이끌어내는 방향으로 개선할 수 있습니다. 또한, attention prompts의 배치 위치를 조정하여 더 효과적인 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 더 나아가, APT의 구조를 더욱 최적화하여 불필요한 계산을 줄이고 모델의 학습 속도와 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

어플리케이션에서 APT의 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요?

APT의 실제 응용에서의 잠재적인 단점은 몇 가지 측면에서 발생할 수 있습니다. 먼저, APT는 높은 성능을 보이지만 일부 복잡한 데이터나 작업에 대해서는 완벽한 성능을 보장하지 못할 수 있습니다. 또한, APT는 추가적인 계산 요구량을 유발할 수 있어 실제 배포나 실행 시에 더 많은 자원을 필요로 할 수 있습니다. 또한, APT의 특정 하이퍼파라미터 설정에 민감할 수 있어 조정이 필요할 수 있습니다.

APT의 개념을 비디오 기반 액션 인식 이외의 다른 분야에 어떻게 적용할 수 있을까요?

APT의 개념은 비디오 기반 액션 인식 이외의 다른 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리나 이미지 처리와 같은 다른 영역에서도 APT의 아이디어를 활용하여 효율적인 파라미터 조정 및 모델 최적화를 수행할 수 있습니다. 또한, APT의 prompt tuning 접근 방식은 다양한 시나리오에서 적용 가능하며, 다른 분야에서도 성능 향상과 효율성을 도모할 수 있습니다.