論文の概要: LAViTeR: Learning Aligned Visual and Textual Representations Assisted by Image and Caption Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04993v4
• Date: Tue, 01 Oct 2024 16:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:19:16.672778
• Title: LAViTeR: Learning Aligned Visual and Textual Representations Assisted by Image and Caption Generation
• Title（参考訳）: LAViTeR:画像とキャプション生成による視覚・テキスト表現の学習
• Authors: Mohammad Abuzar Hashemi, Zhanghexuan Li, Mihir Chauhan, Yan Shen, Abhishek Satbhai, Mir Basheer Ali, Mingchen Gao, Sargur Srihari,
• Abstract要約: 本稿では,視覚およびテキスト表現学習のための新しいアーキテクチャであるLAViTeRを提案する。 メインモジュールであるVisual Textual Alignment (VTA)は、GANベースの画像合成とイメージキャプションという2つの補助的なタスクによって支援される。 CUBとMS-COCOの2つの公開データセットに対する実験結果は、優れた視覚的およびテキスト的表現アライメントを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064384692591668
• License:
• Abstract: Pre-training visual and textual representations from large-scale image-text pairs is becoming a standard approach for many downstream vision-language tasks. The transformer-based models learn inter and intra-modal attention through a list of self-supervised learning tasks. This paper proposes LAViTeR, a novel architecture for visual and textual representation learning. The main module, Visual Textual Alignment (VTA) will be assisted by two auxiliary tasks, GAN-based image synthesis and Image Captioning. We also propose a new evaluation metric measuring the similarity between the learnt visual and textual embedding. The experimental results on two public datasets, CUB and MS-COCO, demonstrate superior visual and textual representation alignment in the joint feature embedding space
• Abstract（参考訳）: 大規模な画像テキストペアからの視覚的およびテキスト的表現の事前学習は、多くの下流視覚言語タスクの標準的アプローチになりつつある。 トランスフォーマーベースのモデルは、自己教師付き学習タスクのリストを通じて、モーダル内およびモーダル内注意を学習する。 本稿では,視覚およびテキスト表現学習のための新しいアーキテクチャであるLAViTeRを提案する。 メインモジュールであるVisual Textual Alignment (VTA)は、GANベースの画像合成とイメージキャプションという2つの補助的なタスクによって支援される。 また,学習した視覚とテキストの埋め込みの類似度を計測する新しい評価指標を提案する。 CUBとMS-COCOの2つの公開データセットによる実験結果から、関節機能埋め込み空間における視覚的およびテキスト的表現のアライメントが優れていることが示された。

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