核心概念
大規模事前学習モデルから汎用知識を引き出すためのPrompt-to-Simulate(ProS)メソッドは、Universal Cross-Domain Retrieval(UCDR)タスクに効果的であり、最先端のパフォーマンスを達成する。
要約
ProSは、二段階のトレーニング手法により未知のドメインとカテゴリ分布に動的に適合し、マスクとアラインメント目標に従ってソース知識を導き出すことができる。Fine-tuned CLIPおよびVPTと比較して、ProSは同じクラスの特徴をより集約させることができる。また、Retrieval結果も優れており、異なるドメインからのクエリや異なるカテゴリからのクエリでも高いパフォーマンスを示している。
統計
ProSは平均してVPTよりもmAP@200で3.21%向上しました。
ProSはUdCDR設定で平均してVPTよりも5.36%向上しました。
引用
"CLIP-Full achieves 9.79% mAP@200 improvement than SASA."
"Our method surpasses VPT by 5.36% in mAP@200."