論文の概要: VT-CLIP: Enhancing Vision-Language Models with Visual-guided Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02399v3
• Date: Thu, 10 Aug 2023 15:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 16:55:08.378043
• Title: VT-CLIP: Enhancing Vision-Language Models with Visual-guided Texts
• Title（参考訳）: VT-CLIP:視覚誘導テキストによる視覚言語モデルの実現
• Authors: Longtian Qiu, Renrui Zhang, Ziyu Guo, Ziyao Zeng, Zilu Guo, Yafeng Li, Guangnan Zhang
• Abstract要約: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は近年,伝達可能な視覚表現学習において注目を集めている。 VT-CLIPと呼ばれる視覚誘導テキストによるCLIPの強化を提案する。 少数の設定では、よく知られた11の分類データセット上でVT-CLIPを評価し、その効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0434814235659555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) has drawn increasing attention recently for its transferable visual representation learning. However, due to the semantic gap within datasets, CLIP's pre-trained image-text alignment becomes sub-optimal on downstream tasks, which severely harms its transferring performance. To better adapt the cross-modality embedding space, we propose to enhance CLIP via Visual-guided Texts, named VT-CLIP. Specifically, we guide textual features of different categories to adaptively explore informative regions on the image and aggregate visual features by attention mechanisms. In this way, the texts become visual-guided, namely, more semantically correlated with downstream images, which greatly benefits the category-wise matching process. In few-shot settings, we evaluate our VT-CLIP on 11 well-known classification datasets to demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は近年,伝達可能な視覚表現学習において注目を集めている。 しかし、データセット内のセマンティックなギャップのため、CLIPの事前訓練されたイメージテキストアライメントは、下流タスクのサブ最適化となり、転送性能を著しく損なう。 クロスモーダルな埋め込み空間をよりよく適応するために,VT-CLIPと呼ばれる視覚誘導テキストによるCLIPの拡張を提案する。 具体的には,画像上の情報領域を適応的に探索し,注意機構により視覚特徴を集約するために,異なるカテゴリのテキスト特徴をガイドする。 このようにして、テキストは視覚的に誘導され、より意味論的に下流の画像と相関し、カテゴリワイドマッチングのプロセスに大きく貢献する。 少数の設定では、よく知られた11の分類データセット上でVT-CLIPを評価し、その効果を実証する。

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