TCP:Textual-based Class-aware Prompt tuning for Visual-Language Model（CVPR2024）

• 基于文本的类感知提示调优的VLM
• KgCoOp为baseline，进行改进，把$w_{clip}$进行投影，然后与Learnable prompts进行结合。
  

Abstract

近年来，通过可学习的域共享或图像条件的文本tokens，促进生成适用于特定任务的分类器

问题：
这些textual tokens对unseen域具有有限的泛化能力，不能动态地适应测试类的分布

解决：
提出了新的基于文本的类感知提示调优（TCP，Textual-based Class-aware Prompt）。显式地结合关于类的先验知识，增强它们的可辨别性。利用文本知识嵌入（TKE），映射高泛化性的类级文本知识，到类感知文本tokens。通过无缝地将这些类感知提示集成到Text Encoder中，可以生成一个动态的类感知分类器，以增强对不可见域的可辨别性。
推断阶段，TKE动态地生成与unseen类相关的类感知提示，可作为即插即用的模型与现有方法轻松结合。

1 Introduction

图像条件文tokens封装了每个图像的特定知识，特别是测试图像，从而更容易泛化到unseen类。

3 方法

TKE将一般类级的textual embedding转化成类感知提示，然后与Learnable tokens 结合。

3.2 基于文本的类感知提示提示调优

TKE：投影class-level embedding $W^{clip}$，得到class-aware prompt T

TKE包括两层

• 下投影层
  使用权重$W_{down}$将$W^{clip}$其投成低维特征
• 上投影层
  使用权重$W_{up}$将$W^{dwon}$其投成高维特征
  得到
  ![[TCPg5.png]]
  再重塑成
  ![[TCPg6.png]]
  插入到文本编码器的中间层

4 实验

作者将其分为tp、vp、dtp、dvp，比较了近年来的方法

消融实验

• Prompt长度：M=8最好
• 不同模板的效果：可学习prompt最好
• Dmid的作用：128时效果最好
• 类感知prompt拼接到哪：第8层最好