Language-Guided Transfer Across Domains in Images and Videos

Grunnleggende konsepter

Language guidance enhances transfer effectiveness in challenging domain shifts for images and videos.

Sammendrag

LaGTran introduces a novel framework utilizing text descriptions for robust transfer.
Unsupervised adaptation methods face limitations in handling challenging domain shifts.
LaGTran outperforms prior approaches on datasets like GeoNet and DomainNet.
Language guidance proves effective in improving transfer across domains.
LaGTran extends to videos with the Ego2Exo benchmark.
Contributions include a new framework, dataset, and improved transfer performance.

Statistikk

"LaGTran significantly outperforms all prior approaches on challenging datasets like GeoNet and DomainNet."
"We observe significantly less drop (9.5%) when applying a text classifier trained on the source text to target text."

Sitater

"Our approach driven by language guidance is surprisingly easy and simple, yet significantly outperforms all prior approaches on challenging datasets like GeoNet and DomainNet."
"We observe significantly less drop (9.5%) when applying a text classifier trained on the source text to target text."

Viktige innsikter hentet fra

Tell, Don't Show!

by Tarun Kallur... klokken arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05535.pdf

Dypere Spørsmål

어떻게 LaGTran의 방법론을 이미지와 비디오 이외의 다른 도메인에 적용할 수 있을까요?

LaGTran의 방법론은 이미지와 비디오 이외의 다른 도메인에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리나 텍스트 분류와 같은 분야에서 LaGTran의 접근 방식을 활용하여 도메인 간 전이를 개선할 수 있습니다. 텍스트 데이터가 있는 다양한 도메인에서 LaGTran과 유사한 방법을 사용하여 텍스트 설명을 활용하고 이를 통해 도메인 간 지식을 전달할 수 있습니다. 이를 통해 레이블이 부족한 도메인에서도 효과적인 전이 학습을 수행할 수 있습니다.

어떤 잠재적인 도전 요인이 텍스트 감독을 중점적으로 사용하는 도메인 전이에서 발생할 수 있을까요?

텍스트 감독에 과도하게 의존하는 것은 몇 가지 잠재적인 도전 요인을 야기할 수 있습니다. 첫째, 텍스트 데이터의 품질과 정확성에 따라 전이 학습의 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 잘못된 또는 부정확한 텍스트 설명이 있다면 모델의 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 둘째, 텍스트와 이미지 간의 불일치나 해석의 어려움으로 인해 텍스트 감독만으로는 충분한 도메인 간 이해를 달성하기 어려울 수 있습니다. 또한, 텍스트 감독에 의존하는 것이 모든 도메인 및 데이터 유형에 적합하지 않을 수 있으며, 특정 도메인에서는 이미지나 다른 유형의 데이터가 더 유효할 수 있습니다.

이미지와 언어 가이드를 모두 통합하는 것이 LaGTran의 효과성을 어떻게 더욱 향상시킬 수 있을까요?

이미지와 언어 가이드를 모두 통합하는 것은 LaGTran의 효과성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이미지와 텍스트 간의 상호 보완적인 정보를 활용하여 더 풍부한 특성을 추출하고 도메인 간 이해를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지의 시각적 특징과 텍스트의 의미적 정보를 결합하여 더 강력한 특성을 추출하고 도메인 간 차이를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이미지와 텍스트 모두를 활용함으로써 모델의 일반화 능력을 향상시키고 다양한 도메인 및 데이터 유형에 대한 전이 학습을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.