Visual Prompt Tuning：计算机视觉领域的微调新篇章

在计算机视觉领域，微调预训练模型以适应特定任务是一个常见的做法。然而，传统的微调方法，如fine-tuning，需要更新大量参数，这不仅增加了计算成本，还可能导致模型过拟合。为了解决这个问题，研究者们一直在寻找更高效、性能更佳的微调方法。近年来，一种名为Visual Prompt Tuning（VPT）的全新微调方法引起了人们的关注。
VPT是一种专门针对视觉Transformer的微调模式。它的核心思想来源于自然语言处理领域中的提示学习（prompt learning）。在VPT中，研究者们将提示符视为任务特定的连续向量，并在微调过程中通过梯度直接对其进行优化。与传统的微调方法相比，VPT仅需在输入空间中引入少量可训练参数（少于1%），从而大大降低了模型的复杂度和计算成本。
VPT的实现细节如下：首先，为Transformer编码器的每层输入预先设置一组可学习的参数。这些参数被视为提示，用于指导模型对输入图像的表示。在微调过程中，只有特定于任务的提示被更新，而整个Transformer编码器被冻结。这样做的目的是确保模型在适应新任务时不会失去对原始图像表示的鲁棒性。
VPT-Deep变体为Transformer编码器每层的输入预先设置一组可学习的参数；而VPT-Shallow变体则仅将提示参数插入第一层的输入。这两种变体在下游任务的训练过程中，只有特定于任务的提示和线性头的参数会更新，而整个Transformer编码器被冻结。
实验结果表明，VPT在众多下游识别任务中表现出了出色的性能。在某些情况下，VPT甚至超过了全面微调的结果。这表明，通过精心设计的提示，我们可以在不损失太多性能的情况下显著降低模型的参数量。
此外，VPT还具有很强的可扩展性。由于其轻量级的特性，VPT可以轻松地应用于各种规模的模型和任务。这为研究者们在计算机视觉领域开展大规模实验提供了便利。
综上所述，Visual Prompt Tuning（VPT）为计算机视觉领域的微调带来了新的可能性和机遇。通过引入少量可训练参数并冻结视觉backbone的权重，VPT在保持高性能的同时显著降低了计算成本。未来，我们期待看到更多关于VPT的研究和应用，以推动计算机视觉领域的发展。