論文の概要: ASIF: Coupled Data Turns Unimodal Models to Multimodal Without Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01738v3
• Date: Fri, 10 Nov 2023 10:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 18:40:52.413685
• Title: ASIF: Coupled Data Turns Unimodal Models to Multimodal Without Training
• Title（参考訳）: アシフ氏:連結データはトレーニングなしでユニモーダルモデルをマルチモーダルに変える
• Authors: Antonio Norelli, Marco Fumero, Valentino Maiorca, Luca Moschella, Emanuele Rodol\`a, Francesco Locatello
• Abstract要約: 単一のドメインエンコーダとより少ない画像テキストペアを用いて、トレーニングを一切行わずに共通空間を作成することができることを示す。 私たちのモデルにはユニークな特性があり、特に注目すべきは、新しいバージョンをデプロイして、更新されたトレーニングサンプルを数秒で実行できることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.240131406803794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CLIP proved that aligning visual and language spaces is key to solving many vision tasks without explicit training, but required to train image and text encoders from scratch on a huge dataset. LiT improved this by only training the text encoder and using a pre-trained vision network. In this paper, we show that a common space can be created without any training at all, using single-domain encoders (trained with or without supervision) and a much smaller amount of image-text pairs. Furthermore, our model has unique properties. Most notably, deploying a new version with updated training samples can be done in a matter of seconds. Additionally, the representations in the common space are easily interpretable as every dimension corresponds to the similarity of the input to a unique image-text pair in the multimodal dataset. Experiments on standard zero-shot visual benchmarks demonstrate the typical transfer ability of image-text models. Overall, our method represents a simple yet surprisingly strong baseline for foundation multimodal models, raising important questions on their data efficiency and on the role of retrieval in machine learning.
• Abstract（参考訳）: CLIPは、視覚と言語空間の整合性は、明示的なトレーニングなしに多くの視覚タスクを解決する上で鍵となるが、巨大なデータセットで画像とテキストエンコーダをスクラッチからトレーニングする必要があることを証明した。 LiTはテキストエンコーダをトレーニングし、事前訓練されたビジョンネットワークを使用することでこれを改善した。 本稿では、単一ドメインエンコーダ(監督の有無にかかわらず)と画像とテキストのペアを全く訓練せずに共有空間を作成することができることを示す。 さらに,モデルにはユニークな特性がある。 最も注目すべきは、トレーニングサンプルが更新された新バージョンのデプロイを数秒で行えることだ。 さらに、共通空間における表現は、すべての次元が、マルチモーダルデータセットにおけるユニークな画像テキスト対への入力の類似性に対応するため、容易に解釈できる。 標準ゼロショットビジュアルベンチマークの実験は、画像テキストモデルの典型的な転送能力を示している。 全体として,本手法は,基礎的マルチモーダルモデルにおいて,シンプルながら驚くほど強力なベースラインであり,データ効率や機械学習における検索の役割について重要な疑問を提起する。

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