ECCV2024 | 小成本微调CLIP大模型！CLAP开源来袭：零样本和少样本训练有救了！

文章摘要

亮点直击: 本研究提出了一种新方法CLAP，旨在解耦预训练CLIP类模型中的内容和风格特征。方法包括使用对比学习和数据增强技术来优化视觉-语言模型，并在大型数据集上验证其有效性。

内容与风格的解耦: 本文解决了CLIP类模型中内容和风格混合的问题，通过数据增强技术和对比学习，从原始表示中分离内容特征。提出的CLAP方法通过训练解耦网络来提取视觉内容特征，同时保持预训练模型的泛化能力。

图像与文本增强: 本文详细介绍了图像增强技术，以及如何通过解耦网络和对比学习将其应用于CLIP类模型。此外，文本数据的增强技术也被探讨，以进一步隔离内容和风格特征，提高模型的zero-shot能力。

实验与结果: 通过在不同数据集上进行zero-shot和few-shot分类任务，本文证明了所提方法的有效性。实验包括zero-shot性能评估、线性探针测试、对抗性攻击评估，以及超参数的消融研究。结果表明，CLAP方法能显著提高模型对提示扰动的鲁棒性，并在few-shot学习性能和对抗攻击中均优于CLIP和其他增强技术。

结论: 本研究通过对视觉-语言数据生成的因果分析，发现在一个模态中训练解耦网络可以有效地在两种模态中分离内容。CLAP方法通过对比学习与增强提示，获取解耦的内容特征，显著提升了zero-shot和few-shot性能，增强了模型的鲁棒性。本工作有望促进视觉-语言模型中潜在变量解耦的进一步探索。

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