論文の概要: Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01335v2
• Date: Thu, 3 Nov 2022 13:21:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 11:48:56.047089
• Title: Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese
• Title（参考訳）: 中国のCLIP:中国の視力訓練
• Authors: An Yang, Junshu Pan, Junyang Lin, Rui Men, Yichang Zhang, Jingren Zhou, Chang Zhou
• Abstract要約: 我々は中国語で画像とテキストのペアの大規模なデータセットを構築し、ほとんどのデータは公開データセットから取得する。 77～958万のパラメータにまたがる,複数サイズの中国製CLIPモデルを5種類開発している。 実験の結果,中国のCLIPはMUGE,Flickr30K-CN,COCO-CNの最先端性能を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.95225353842118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tremendous success of CLIP (Radford et al., 2021) has promoted the research and application of contrastive learning for vision-language pretraining. In this work, we construct a large-scale dataset of image-text pairs in Chinese, where most data are retrieved from publicly available datasets, and we pretrain Chinese CLIP models on the new dataset. We develop 5 Chinese CLIP models of multiple sizes, spanning from 77 to 958 million parameters. Furthermore, we propose a two-stage pretraining method, where the model is first trained with the image encoder frozen and then trained with all parameters being optimized, to achieve enhanced model performance. Our comprehensive experiments demonstrate that Chinese CLIP can achieve the state-of-the-art performance on MUGE, Flickr30K-CN, and COCO-CN in the setups of zero-shot learning and finetuning, and it is able to achieve competitive performance in zero-shot image classification based on the evaluation on the ELEVATER benchmark (Li et al., 2022). We have released our codes, models, and demos in https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP
• Abstract（参考訳）: CLIP(Radford et al., 2021)の驚異的な成功は、視覚言語事前学習におけるコントラスト学習の研究と応用を促進している。 本研究では,中国における画像テキストペアの大規模データセットを構築し,公開データセットからほとんどのデータを抽出し,新しいデータセット上で中国語のCLIPモデルを事前学習する。 77～958万のパラメータにまたがる,複数サイズの中国製CLIPモデルを5種類開発した。 さらに,まず画像エンコーダを凍結してモデルをトレーニングし,その後,すべてのパラメータを最適化してモデル性能を向上させる2段階事前学習法を提案する。 本研究では,ゼロショット学習と微調整のセットアップにおいて,ミュージ,flickr30k-cn,coco-cnの最先端性能を達成し,elevaterベンチマーク (li et al., 2022) の評価に基づいて,ゼロショット画像分類における競合性能を実現できることを示す。 コード、モデル、デモはhttps://github.com/OFA-Sys/ Chinese-CLIPで公開しました。

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