論文の概要: PEVL: Position-enhanced Pre-training and Prompt Tuning for Vision-language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11169v1
• Date: Mon, 23 May 2022 10:17:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 14:17:31.670322
• Title: PEVL: Position-enhanced Pre-training and Prompt Tuning for Vision-language Models
• Title（参考訳）: PEVL:視覚言語モデルのための位置強化事前学習とプロンプトチューニング
• Authors: Yuan Yao, Qianyu Chen, Ao Zhang, Wei Ji, Zhiyuan Liu, Tat-Seng Chua, Maosong Sun
• Abstract要約: PEVLを導入し、明示的なオブジェクト位置モデリングによる視覚言語モデルの事前学習と迅速なチューニングを促進する。 PEVLは、統一言語モデリングフレームワークにおいて、離散化されたオブジェクトの位置と言語を再構成する。 PEVLは,表現理解や句の接頭など,位置感性のあるタスクに対して,最先端のパフォーマンスを実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.17675443137064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language pre-training (VLP) has shown impressive performance on a wide range of cross-modal tasks, where VLP models without reliance on object detectors are becoming the mainstream due to their superior computation efficiency and competitive performance. However, the removal of object detectors also deprives the capability of VLP models in explicit object modeling, which is essential to various position-sensitive vision-language (VL) tasks, such as referring expression comprehension and visual commonsense reasoning. To address the challenge, we introduce PEVL that enhances the pre-training and prompt tuning of VLP models with explicit object position modeling. Specifically, PEVL reformulates discretized object positions and language in a unified language modeling framework, which facilitates explicit VL alignment during pre-training, and also enables flexible prompt tuning for various downstream tasks. We show that PEVL enables state-of-the-art performance of detector-free VLP models on position-sensitive tasks such as referring expression comprehension and phrase grounding, and also improves the performance on position-insensitive tasks with grounded inputs. We make the data and code for this paper publicly available at https://github.com/thunlp/PEVL.
• Abstract（参考訳）: VLP(Vision- Language Pre-Training)は、オブジェクト検出器に依存しないVLPモデルにおいて、計算効率と競合性能が優れているため、広範囲なクロスモーダルタスクにおいて顕著な性能を示している。 しかしながら、オブジェクト検出器の除去は、表現理解や視覚コモンセンス推論など、様々な位置感性視覚言語(VL)タスクに不可欠な、明示的なオブジェクトモデリングにおけるVLPモデルの能力を損なう。 この課題に対処するために、明示的なオブジェクト位置モデリングによるVLPモデルの事前学習と迅速なチューニングを強化するPEVLを導入する。 具体的には、PEVLは、事前トレーニング中の明示的なVLアライメントを容易にする統一言語モデリングフレームワークにおいて、離散化されたオブジェクトの位置と言語を再構成し、様々な下流タスクの柔軟なプロンプトチューニングを可能にする。 PEVLは,表現理解やフレーズ接地といった位置感性タスクに対して,検出不要なVLPモデルの最先端性能を実現するとともに,接地入力による位置感性タスクの性能を向上させる。 この論文のデータとコードはhttps://github.com/thunlp/PEVL.comで公開しています。

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