論文の概要: MAP: Modality-Agnostic Uncertainty-Aware Vision-Language Pre-training Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05335v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 10:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 14:36:12.684338
• Title: MAP: Modality-Agnostic Uncertainty-Aware Vision-Language Pre-training Model
• Title（参考訳）: map:不確かさを欠く不確かさを認識できる視覚言語事前学習モデル
• Authors: Yatai Ji, Junjie Wang, Yuan Gong, Lin Zhang, Yanru Zhu, Hongfa Wang, Jiaxing Zhang, Tetsuya Sakai, Yujiu Yang
• Abstract要約: 確率分布 (Probability Distribution, PDE) を用いて, 確率分布として全てのモダリティの表現を投影する。 本稿では,D-VLC(Dis Distribution-based Vision-Language Contrastive Learning),D-MLM(Dis Distribution-based Masked Language Modeling),D-ITM(Dis Distribution-based Image-Text Matching)を提案する。 微調整されたモデルは、画像テキスト検索、視覚的質問応答、視覚的推論、視覚的推論などの下流タスクに適応し、最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.52349231889843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal semantic understanding often has to deal with uncertainty, which means the obtained message tends to refer to multiple targets. Such uncertainty is problematic for our interpretation, including intra-modal and inter-modal uncertainty. Little effort studies the modeling of this uncertainty, particularly in pre-training on unlabeled datasets and fine-tuning in task-specific downstream tasks. To address this, we project the representations of all modalities as probabilistic distributions via a Probability Distribution Encoder (PDE) by utilizing rich multimodal semantic information. Furthermore, we integrate uncertainty modeling with popular pre-training frameworks and propose suitable pre-training tasks: Distribution-based Vision-Language Contrastive learning (D-VLC), Distribution-based Masked Language Modeling (D-MLM), and Distribution-based Image-Text Matching (D-ITM). The fine-tuned models are applied to challenging downstream tasks, including image-text retrieval, visual question answering, visual reasoning, and visual entailment, and achieve state-of-the-art results. Code is released at https://github.com/IIGROUP/MAP.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな意味理解は、しばしば不確実性を扱う必要があり、つまり、得られたメッセージは複数のターゲットを参照する傾向がある。 このような不確実性は、モーダル内およびモーダル間不確実性を含む我々の解釈に問題がある。 この不確実性のモデリング、特にラベルのないデータセットの事前トレーニングやタスク固有のダウンストリームタスクの微調整についてはほとんど研究されていない。 そこで本研究では,高次多様意味情報を用いて確率分布エンコーダ(pde)を介して,すべてのモダリティの表現を確率分布として投影する。 さらに、一般的な事前学習フレームワークと不確実性モデリングを統合し、分布ベース視覚言語コントラスト学習(D-VLC)、分布ベースマスケッド言語モデリング(D-MLM)、分布ベース画像テキストマッチング(D-ITM)といった適切な事前学習タスクを提案する。 微調整されたモデルは、画像テキスト検索、視覚的質問応答、視覚的推論、視覚的推論などの下流タスクに適応し、最先端の結果を達成する。 コードはhttps://github.com/iigroup/mapでリリースされる。

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