Visual Prompt Tuning
Visual Prompt Tuning (VPT) 是一种参数高效的微调方法，通过在输入空间中引入少量任务特定的可学习参数，同时冻结预训练的Transformer主干网络，在下游任务训练过程中与线性头共同优化。VPT 在低数据量场景下表现出色，并且在不同数据规模下保持优势。此外，VPT 对多种Transformer 规模和设计（如 ViTBase/Large/Huge, Swin）具有竞争力，是适应不断增长的视觉主干网络的有效途径。
Visual Prompt Tuning (VPT) 是一种参数高效的微调方法，通过在输入空间中引入少量任务特定的可学习参数，同时冻结预训练的Transformer主干网络，在下游任务训练过程中与线性头共同优化。VPT 在低数据量场景下表现出色，并且在不同数据规模下保持优势。此外，VPT 对多种Transformer 规模和设计（如 ViTBase/Large/Huge, Swin）具有竞争力，是适应不断增长的视觉主干网络的有效途径。