論文の概要: KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10504v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 03:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 21:13:07.306837
• Title: KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: KD-VLP:物体の知識蒸留による終端視覚・言語訓練の改善
• Authors: Yongfei Liu, Chenfei Wu, Shao-yen Tseng, Vasudev Lal, Xuming He, Nan Duan
• Abstract要約: 自己教師付きビジョン・アンド・ランゲージ事前学習は,大規模な画像テキストデータから伝達可能なマルチモーダル表現を学習することを目的としている。 本稿では,CNN から Transformer へのイメージグリッド機能を直接供給し,マルチモーダル表現を協調的に学習するオブジェクト認識型エンドツーエンド QF フレームワークを提案する。 そこで我々は,オブジェクトの特徴とその意味的ラベルを外部検知器から監視することで,2つの新しいプリテキストタスクを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.01427946204401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised vision-and-language pretraining (VLP) aims to learn transferable multi-modal representations from large-scale image-text data and to achieve strong performances on a broad scope of vision-language tasks after finetuning. Previous mainstream VLP approaches typically adopt a two-step strategy relying on external object detectors to encode images in a multi-modal Transformer framework, which suffer from restrictive object concept space, limited image context and inefficient computation. In this paper, we propose an object-aware end-to-end VLP framework, which directly feeds image grid features from CNNs into the Transformer and learns the multi-modal representations jointly. More importantly, we propose to perform object knowledge distillation to facilitate learning cross-modal alignment at different semantic levels. To achieve that, we design two novel pretext tasks by taking object features and their semantic labels from external detectors as supervision: 1.) Object-guided masked vision modeling task focuses on enforcing object-aware representation learning in the multi-modal Transformer; 2.) Phrase-region alignment task aims to improve cross-modal alignment by utilizing the similarities between noun phrases and object labels in the linguistic space. Extensive experiments on a wide range of vision-language tasks demonstrate the efficacy of our proposed framework, and we achieve competitive or superior performances over the existing pretraining strategies. The code is available in supplementary materials.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き視覚・言語事前学習(VLP)は,大規模な画像テキストデータから伝達可能なマルチモーダル表現を学習し,微調整後の視覚言語タスクの幅広い範囲で高い性能を達成することを目的としている。 従来の主流のVLPアプローチでは、通常、制約のあるオブジェクト概念空間、制限されたイメージコンテキスト、非効率な計算に苦しむマルチモーダルトランスフォーマーフレームワークで画像をエンコードするために、外部オブジェクト検出器に依存する2段階の戦略を採用している。 本稿では,CNN から Transformer に画像グリッドを直接供給し,マルチモーダル表現を協調的に学習するオブジェクト認識型エンドツーエンド VLP フレームワークを提案する。 さらに,異なる意味レベルでのクロスモーダルアライメントの学習を容易にするために,オブジェクト知識の蒸留を行うことを提案する。 そこで我々は、オブジェクトの特徴とそれらの意味的ラベルを外部検出器から監視する2つの新しいプリテキストタスクを設計する。 1 マルチモーダルトランスフォーマーにおける物体認識表現学習の実施に焦点をあてた物体誘導マスク視覚モデリングタスク 2) 句領域アライメントタスクは,言語空間における名詞句と対象ラベルの類似性を利用して,モーダルアライメントを改善することを目的としている。 広範囲にわたる視覚言語タスクに関する広範な実験は,提案手法の有効性を実証し,既存の事前学習戦略に対する競争力や優れた性能を実現する。 コードは補足資料で入手できる。

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