CVPR 2024 | 基于解耦提示表示的域泛化方法

论文信息

题目：Disentangled Prompt Representation for Domain Generalization

基于解耦提示表示的域泛化方法

作者：De Cheng, Zhipeng Xu, Xinyang Jiang, Nannan Wang, Dongsheng Li, Xinbo Gao

论文创新点

1. 文本引导的视觉提示调优框架：本文提出了一种新颖的文本特征引导的视觉提示调优框架，通过大语言模型（LLM）自动解耦文本提示，并利用解耦的文本特征引导域不变的视觉表示学习。
2. 域特定原型学习（DSPL）：为了充分利用域特定信息，本文设计了域特定原型学习机制。该机制为每个域中的每个类别学习一个原型，并在推理过程中选择合适的域特定原型进行分类。
3. GPT辅助的文本解耦：本文利用GPT-3生成细粒度的域不变和域特定描述，并通过这些描述指导文本和视觉特征的学习。