論文の概要: Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12836v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 19:23:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-28 13:30:35.377189
• Title: Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning
• Title（参考訳）: 視覚表現学習のためのマルチモーダルコントラストトレーニング
• Authors: Xin Yuan, Zhe Lin, Jason Kuen, Jianming Zhang, Yilin Wang, Michael Maire, Ajinkya Kale, and Baldo Faieta
• Abstract要約: マルチモーダルデータを取り入れた視覚表現の学習手法を開発した。 本手法は,各モダリティおよびセマンティクス情報内の本質的なデータ特性をクロスモーダル相関から同時に利用する。 統合フレームワークにマルチモーダルトレーニングを組み込むことで,より強力で汎用的な視覚的特徴を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.94662252627284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an approach to learning visual representations that embraces multimodal data, driven by a combination of intra- and inter-modal similarity preservation objectives. Unlike existing visual pre-training methods, which solve a proxy prediction task in a single domain, our method exploits intrinsic data properties within each modality and semantic information from cross-modal correlation simultaneously, hence improving the quality of learned visual representations. By including multimodal training in a unified framework with different types of contrastive losses, our method can learn more powerful and generic visual features. We first train our model on COCO and evaluate the learned visual representations on various downstream tasks including image classification, object detection, and instance segmentation. For example, the visual representations pre-trained on COCO by our method achieve state-of-the-art top-1 validation accuracy of $55.3\%$ on ImageNet classification, under the common transfer protocol. We also evaluate our method on the large-scale Stock images dataset and show its effectiveness on multi-label image tagging, and cross-modal retrieval tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,モーダル内およびモーダル間類似性保存目的の組み合わせにより,マルチモーダルデータを取り入れた視覚表現の学習手法を開発する。 1つのドメインでプロキシ予測タスクを解決する既存のビジュアルプリトレーニング手法とは異なり、各モダリティ内の固有のデータプロパティと、クロスモーダル相関によるセマンティック情報を同時に活用し、学習したビジュアル表現の品質を向上させる。 コントラスト損失の異なる統合フレームワークにマルチモーダルトレーニングを組み込むことで,より強力で汎用的な視覚的特徴を学習することができる。 我々はまず、COCO上でモデルをトレーニングし、画像分類、オブジェクト検出、インスタンス分割を含む様々な下流タスクにおける学習された視覚表現を評価する。 例えば、我々の方法でCOCOで事前訓練された視覚表現は、共通の転送プロトコルの下で、画像ネット分類における最先端のトップ-1検証精度を55.3\%で達成する。 また,本手法を大規模ストックイメージデータセット上で評価し,マルチラベル画像タグ付けおよびクロスモーダル検索タスクにおいて有効であることを示す。

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