論文の概要: Vision-and-Language Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01772v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:29.209835
• Title: Vision-and-Language Pretraining
• Title（参考訳）: Vision-and-Language Pretraining
• Authors: Thong Nguyen, Cong-Duy Nguyen, Xiaobao Wu, See-Kiong Ng, Anh Tuan Luu,
• Abstract要約: 本稿では,現代V&L事前学習モデルの総合的な改訂について述べる。 特に、最先端のビジョン・アンド・ランゲージ事前学習モデルの要約とともに、事前学習アプローチの分類とデライン化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.253982520038804
• License:
• Abstract: With the burgeoning amount of data of image-text pairs and diversity of Vision-and-Language (V\&L) tasks, scholars have introduced an abundance of deep learning models in this research domain. Furthermore, in recent years, transfer learning has also shown tremendous success in Computer Vision for tasks such as Image Classification, Object Detection, etc., and in Natural Language Processing for Question Answering, Machine Translation, etc. Inheriting the spirit of Transfer Learning, research works in V\&L have devised multiple pretraining techniques on large-scale datasets in order to enhance the performance of downstream tasks. The aim of this article is to provide a comprehensive revision of contemporary V\&L pretraining models. In particular, we categorize and delineate pretraining approaches, along with the summary of state-of-the-art vision-and-language pretrained models. Moreover, a list of training datasets and downstream tasks is supplied to further polish the perspective into V\&L pretraining. Lastly, we decided to take a further step to discuss numerous directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 画像テキストペアの膨大なデータとビジョン・アンド・ランゲージ(V\&L)タスクの多様性により、研究者はこの研究領域に多くのディープラーニングモデルを導入してきた。 さらに近年,画像分類やオブジェクト検出などのタスクや自然言語による質問応答処理,機械翻訳などのタスクにおいて,移動学習はコンピュータビジョンにおいても大きな成功を収めている。 トランスファーラーニングの精神を継承したV\&Lの研究は、下流タスクの性能を高めるために、大規模データセット上で複数の事前学習手法を考案した。 本論文の目的は、現代V\&L事前学習モデルの包括的な改訂を提供することである。 特に、最先端のビジョン・アンド・ランゲージ事前学習モデルの要約とともに、事前学習アプローチの分類とデライン化を行う。 さらに、V\&L事前トレーニングの視点をさらに洗練するために、トレーニングデータセットと下流タスクのリストが提供される。 最後に,今後の研究の方向性について,さらに一歩進めて検討することにした。

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