論文の概要: Augmenting Vision Language Pretraining by Learning Codebook with Visual Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00475v1
• Date: Sun, 31 Jul 2022 17:36:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 13:53:16.152865
• Title: Augmenting Vision Language Pretraining by Learning Codebook with Visual Semantics
• Title（参考訳）: ビジュアルセマンティクスを用いたコードブック学習による視覚言語事前学習の強化
• Authors: Xiaoyuan Guo, Jiali Duan, C.-C. Jay Kuo, Judy Wawira Gichoya and Imon Banerjee
• Abstract要約: 本稿では,各視覚トークンに意味を付与するコードブックを共同で学習することで,視覚表現を「分散化」することを提案する。 次に、これらの離散化された視覚的意味論を自己教師付き基盤構造として利用して、マスケッド画像モデリングの目的を構築する。 実験は、一般的な視覚言語ベンチマークにまたがって、我々のアプローチの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.393661499333284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language modality within the vision language pretraining framework is innately discretized, endowing each word in the language vocabulary a semantic meaning. In contrast, visual modality is inherently continuous and high-dimensional, which potentially prohibits the alignment as well as fusion between vision and language modalities. We therefore propose to "discretize" the visual representation by joint learning a codebook that imbues each visual token a semantic. We then utilize these discretized visual semantics as self-supervised ground-truths for building our Masked Image Modeling objective, a counterpart of Masked Language Modeling which proves successful for language models. To optimize the codebook, we extend the formulation of VQ-VAE which gives a theoretic guarantee. Experiments validate the effectiveness of our approach across common vision-language benchmarks.
• Abstract（参考訳）: vision language pretraining framework内の言語モダリティは本質的に識別され、言語語彙内の各単語に意味的な意味を与えます。 対照的に、視覚モダリティは本質的に連続的で高次元であり、視覚と言語モダリティの融合と同様にアライメントを禁止する可能性がある。 そこで我々は,各視覚トークンに意味を与えるコードブックを共同で学習することで,視覚表現を「分散化」することを提案する。 次に,これらの識別された視覚意味論を自己教師ありの基盤として活用し,マスキング画像モデリングの目的であるマスキング言語モデリングの対極として,言語モデルでの成功を証明した。 コードブックを最適化するために、理論的な保証を与えるVQ-VAEの定式化を拡張する。 実験は、共通ビジョンベンチマークによるアプローチの有効性を検証する。

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