論文の概要: VLMAE: Vision-Language Masked Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09374v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 14:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:10:55.395368
• Title: VLMAE: Vision-Language Masked Autoencoder
• Title（参考訳）: VLMAE:ビジョンランゲージのマスケードオートエンコーダ
• Authors: Sunan He, Taian Guo, Tao Dai, Ruizhi Qiao, Chen Wu, Xiujun Shu, Bo Ren
• Abstract要約: 視覚言語事前学習のための視覚言語マスク付きオートエンコーダフレームワーク(VLMAE)を提案する。 VLMAEは視覚的生成学習を採用しており、モデルが細粒度で偏りのない特徴を取得するのを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.97700040013084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image and language modeling is of crucial importance for vision-language pre-training (VLP), which aims to learn multi-modal representations from large-scale paired image-text data. However, we observe that most existing VLP methods focus on modeling the interactions between image and text features while neglecting the information disparity between image and text, thus suffering from focal bias. To address this problem, we propose a vision-language masked autoencoder framework (VLMAE). VLMAE employs visual generative learning, facilitating the model to acquire fine-grained and unbiased features. Unlike the previous works, VLMAE pays attention to almost all critical patches in an image, providing more comprehensive understanding. Extensive experiments demonstrate that VLMAE achieves better performance in various vision-language downstream tasks, including visual question answering, image-text retrieval and visual grounding, even with up to 20% pre-training speedup.
• Abstract（参考訳）: 画像と言語モデリングは、大規模なペア画像テキストデータからマルチモーダル表現を学習することを目的とした視覚言語事前学習(VLP)において重要である。 しかし,既存のVLP手法のほとんどは,画像とテキスト間の相互作用をモデル化することに焦点を当て,画像とテキスト間の情報格差を無視し,焦点バイアスに悩まされている。 そこで本研究では,vlmae(vision-language masked autoencoder framework)を提案する。 VLMAEは視覚的生成学習を採用し、モデルが細粒度で偏りのない特徴を取得するのを容易にする。 以前の作品とは異なり、VLMAEは画像内のほぼすべての重要なパッチに注目し、より包括的な理解を提供する。 広汎な実験により、VLMAEは視覚的質問応答、画像テキスト検索、視覚的グラウンドニングを含む様々な視覚言語下流タスクにおいて、最大20%の事前学習スピードアップを達成できることを示した。

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