論文の概要: TVLT: Textless Vision-Language Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14156v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 15:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 15:54:39.705015
• Title: TVLT: Textless Vision-Language Transformer
• Title（参考訳）: TVLT: テキストレスビジョンランゲージ変換器
• Authors: Zineng Tang, Jaemin Cho, Yixin Nie, Mohit Bansal
• Abstract要約: テキストレス・ビジョン・ランゲージ変換器 (TVLT) では, 同種変換器ブロックが生の視覚・音声入力を行う。 TVLTはテキストベースの様々なマルチモーダルタスクに匹敵するパフォーマンスを実現している。 その結果,低レベルの視覚・音声信号から,コンパクトで効率的な視覚言語表現を学習できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.31422264408002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present the Textless Vision-Language Transformer (TVLT), where homogeneous transformer blocks take raw visual and audio inputs for vision-and-language representation learning with minimal modality-specific design, and do not use text-specific modules such as tokenization or automatic speech recognition (ASR). TVLT is trained by reconstructing masked patches of continuous video frames and audio spectrograms (masked autoencoding) and contrastive modeling to align video and audio. TVLT attains performance comparable to its text-based counterpart, on various multimodal tasks, such as visual question answering, image retrieval, video retrieval, and multimodal sentiment analysis, with 28x faster inference speed and only 1/3 of the parameters. Our findings suggest the possibility of learning compact and efficient visual-linguistic representations from low-level visual and audio signals without assuming the prior existence of text. Our code and checkpoints are available at: https://github.com/zinengtang/TVLT
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不均質なトランスフォーマティブブロックが視覚・言語表現学習のための生の視覚・音声入力を最小のモダリティ設計で受け取り,トークン化や自動音声認識(asr)といったテキスト固有のモジュールを使用しないテキストレスビジョン言語トランスフォーマ(tvlt)を提案する。 TVLTは、連続したビデオフレームとオーディオスペクトログラム(マスク付きオートエンコーディング)のマスクパッチを再構築し、ビデオとオーディオを整列させるコントラストモデリングによって訓練される。 TVLTは、視覚的質問応答、画像検索、ビデオ検索、マルチモーダル感情分析などの様々なマルチモーダルタスクにおいて、テキストベースのものと同等のパフォーマンスを達成しており、推論速度は28倍速く、パラメータの1/3に過ぎない。 本研究は,テキストの存在を前提とせずに,低レベルの視覚・音声信号から,コンパクトかつ効率的な視覚言語表現を学習できることを示唆する。 私たちのコードとチェックポイントは以下の通りです。

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