論文の概要: Word2Pix: Word to Pixel Cross Attention Transformer in Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00205v1
• Date: Sat, 31 Jul 2021 10:20:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:42:06.979830
• Title: Word2Pix: Word to Pixel Cross Attention Transformer in Visual Grounding
• Title（参考訳）: Word2Pix:ビジュアルグラウンドにおけるWord to Pixel Cross Attention Transformer
• Authors: Heng Zhao, Joey Tianyi Zhou and Yew-Soon Ong
• Abstract要約: 本稿では,エンコーダ・デコーダ・トランスフォーマアーキテクチャに基づくワンステージ視覚グラウンドネットワークであるWord2Pixを提案する。 クエリ文からの各単語の埋め込みは、個別に視覚画素に参画することで同様に処理される。 提案されたWord2Pixは、既存のワンステージメソッドよりも顕著なマージンで優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.8167502322261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current one-stage methods for visual grounding encode the language query as one holistic sentence embedding before fusion with visual feature. Such a formulation does not treat each word of a query sentence on par when modeling language to visual attention, therefore prone to neglect words which are less important for sentence embedding but critical for visual grounding. In this paper we propose Word2Pix: a one-stage visual grounding network based on encoder-decoder transformer architecture that enables learning for textual to visual feature correspondence via word to pixel attention. The embedding of each word from the query sentence is treated alike by attending to visual pixels individually instead of single holistic sentence embedding. In this way, each word is given equivalent opportunity to adjust the language to vision attention towards the referent target through multiple stacks of transformer decoder layers. We conduct the experiments on RefCOCO, RefCOCO+ and RefCOCOg datasets and the proposed Word2Pix outperforms existing one-stage methods by a notable margin. The results obtained also show that Word2Pix surpasses two-stage visual grounding models, while at the same time keeping the merits of one-stage paradigm namely end-to-end training and real-time inference speed intact.
• Abstract（参考訳）: 視覚的特徴と融合する前に、言語クエリを1つの全体論的文としてエンコードする。 このような定式化は、言語を視覚的注意に向ける場合、問合せ文の各単語を同等に扱わないため、文の埋め込みには重要でないが、視覚的な接地には重要でない単語を無視する傾向がある。 本稿では,word2pixを提案する。word2pixは,エンコーダ・デコーダトランスフォーマアーキテクチャに基づく,単語からピクセルへの注意を通して,テキストから視覚特徴の対応を学習できる1段階のビジュアルグラウンドネットワークである。 クエリ文からの各単語の埋め込みは、単一の全体文埋め込みではなく、個別に視覚画素に参画することで同様に処理される。 このようにして、各単語には、複数のトランスフォーマーデコーダ層を通じて参照対象に対して注意を向ける言語を調整するための等価な機会が与えられる。 本稿では,RefCOCO,RefCOCO+およびRefCOCOgデータセットに関する実験を行い,提案したWord2Pixは既存のワンステージ手法よりも優れた性能を示す。 その結果、word2pixは2段階の視覚的接地モデルを超え、一方、エンド・ツー・エンドのトレーニングとリアルタイムの推論速度という1段階のパラダイムの利点を損なうことが判明した。

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