論文の概要: Learning Visual Representations with Caption Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01392v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 08:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 00:32:45.382968
• Title: Learning Visual Representations with Caption Annotations
• Title（参考訳）: キャプションアノテーションによる視覚表現の学習
• Authors: Mert Bulent Sariyildiz, Julien Perez, Diane Larlus
• Abstract要約: 本稿では,視覚的表現をイメージ・キャプション・ペア上で学習するプロキシ・タスクを提案する。 ICMLMは視覚的手がかりに頼って字幕中のマスキング語を予測する。 実験の結果,画像キャプションを利用してグローバルな意味情報を視覚表現に注入できることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.24013129952071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretraining general-purpose visual features has become a crucial part of tackling many computer vision tasks. While one can learn such features on the extensively-annotated ImageNet dataset, recent approaches have looked at ways to allow for noisy, fewer, or even no annotations to perform such pretraining. Starting from the observation that captioned images are easily crawlable, we argue that this overlooked source of information can be exploited to supervise the training of visual representations. To do so, motivated by the recent progresses in language models, we introduce {\em image-conditioned masked language modeling} (ICMLM) -- a proxy task to learn visual representations over image-caption pairs. ICMLM consists in predicting masked words in captions by relying on visual cues. To tackle this task, we propose hybrid models, with dedicated visual and textual encoders, and we show that the visual representations learned as a by-product of solving this task transfer well to a variety of target tasks. Our experiments confirm that image captions can be leveraged to inject global and localized semantic information into visual representations. Project website: https://europe.naverlabs.com/icmlm.
• Abstract（参考訳）: 汎用視覚機能の事前訓練は多くのコンピュータビジョンタスクに取り組む上で重要な部分となっている。 広範囲に注釈付きimagenetデータセットでこのような機能を学べる一方で、最近のアプローチでは、このような事前トレーニングを行うためのアノテーションを、ノイズ、少ない、あるいはまったく使用しない方法を模索している。 キャプション画像が容易にクロール可能であるという観察から始め、この見落とされた情報ソースを活用して視覚的表現のトレーニングを監督することができると論じる。 そのために,近年の言語モデルの進歩に動機づけられ,画像キャプチャペア上で視覚的表現を学ぶためのプロキシタスクである「em image-conditioned masked language modeling」 (icmlm) を導入する。 ICMLMは視覚的手がかりに頼って字幕中のマスキング語を予測する。 この課題に対処するために,視覚的およびテキスト的エンコーダを用いたハイブリッドモデルを提案する。 実験の結果,画像キャプションを利用してグローバルな意味情報を視覚表現に注入できることが確認された。 プロジェクトウェブサイト: https://europe.naverlabs.com/icmlm

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