論文の概要: VoLTA: Vision-Language Transformer with Weakly-Supervised Local-Feature Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04135v1
• Date: Sun, 9 Oct 2022 01:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 16:09:43.853498
• Title: VoLTA: Vision-Language Transformer with Weakly-Supervised Local-Feature Alignment
• Title（参考訳）: VoLTA:局部アライメントを弱めるビジョンランゲージ変換器
• Authors: Shraman Pramanick, Li Jing, Sayan Nag, Jiachen Zhu, Hardik Shah, Yann LeCun and Rama Chellappa
• Abstract要約: VoLTAは、画像キャプチャデータのみを使用するが、きめ細かい領域レベルの画像理解を利用する新しい視覚言語事前学習パラダイムである。 VoLTAは、プレトレーニング中にマルチモーダル融合をユニモーダルバックボーンに深く押し込む。 広範囲の視覚および視覚の下流タスクの実験は、VoLTAの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.25227516496202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language pre-training (VLP) has recently proven highly effective for various uni- and multi-modal downstream applications. However, most existing end-to-end VLP methods use high-resolution image-text box data to perform well on fine-grained region-level tasks, such as object detection, segmentation, and referring expression comprehension. Unfortunately, such high-resolution images with accurate bounding box annotations are expensive to collect and use for supervision at scale. In this work, we propose VoLTA (Vision-Language Transformer with weakly-supervised local-feature Alignment), a new VLP paradigm that only utilizes image-caption data but achieves fine-grained region-level image understanding, eliminating the use of expensive box annotations. VoLTA adopts graph optimal transport-based weakly-supervised alignment on local image patches and text tokens to germinate an explicit, self-normalized, and interpretable low-level matching criterion. In addition, VoLTA pushes multi-modal fusion deep into the uni-modal backbones during pre-training and removes fusion-specific transformer layers, further reducing memory requirements. Extensive experiments on a wide range of vision- and vision-language downstream tasks demonstrate the effectiveness of VoLTA on fine-grained applications without compromising the coarse-grained downstream performance, often outperforming methods using significantly more caption and box annotations.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語事前学習(VLP)は、最近、様々なユニモーダルおよびマルチモーダルダウンストリームアプリケーションに非常に効果的であることが証明された。 しかしながら、既存のほとんどのエンドツーエンドVLP法は、高解像度の画像テキストボックスデータを使用して、オブジェクト検出、セグメンテーション、参照表現理解などのきめ細かい領域レベルのタスクをうまく処理する。 残念ながら、正確なバウンディングボックスアノテーションを備えた高解像度画像は、収集し、大規模に監視するのに費用がかかる。 本稿では,VoLTA(Vosion-Language Transformer with weak-supervised local-feature Alignment)を提案する。 voltaは、グラフ最適化トランスポートベースの弱教師付きアライメントをローカルイメージパッチとテキストトークンに採用し、明示的で自己正規化され、解釈可能な低レベルマッチング基準を継承する。 さらにvoltaは、プレトレーニング中にマルチモーダルフュージョンをユニモーダルバックボーンに深く押し込み、フュージョン固有のトランスフォーマー層を取り除き、メモリ要件をさらに削減する。 広範囲の視覚および視覚によるダウンストリームタスクに対する広範な実験は、粗いダウンストリーム性能を損なうことなく、細粒度アプリケーションにおけるVoLTAの有効性を実証している。

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