論文の概要: ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13854v4
• Date: Thu, 21 Mar 2024 00:53:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 20:49:10.226620
• Title: ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching
• Title（参考訳）: ComCLIP: 学習不要なコンポジションイメージとテキストマッチング
• Authors: Kenan Jiang, Xuehai He, Ruize Xu, Xin Eric Wang,
• Abstract要約: コントラスト言語-画像事前訓練は画像とテキストのマッチングに優れたゼロショット性能を示した。 我々は新しいtextbftextittraining-free compositional CLIP model (ComCLIP) を提案する。 ComCLIPは、入力された画像を被写体、オブジェクト、アクションのサブイメージに切り離し、CLIPのビジョンエンコーダとテキストエンコーダを構成して、合成テキスト埋め込みとサブイメージ埋め込みに対する進化的なマッチングを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.373706257771673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) has demonstrated great zero-shot performance for matching images and text. However, it is still challenging to adapt vision-lanaguage pretrained models like CLIP to compositional image and text matching -- a more challenging image and text matching task requiring the model understanding of compositional word concepts and visual components. Towards better compositional generalization in zero-shot image and text matching, in this paper, we study the problem from a causal perspective: the erroneous semantics of individual entities are essentially confounders that cause the matching failure. Therefore, we propose a novel \textbf{\textit{training-free}} compositional CLIP model (ComCLIP). ComCLIP disentangles input images into subjects, objects, and action sub-images and composes CLIP's vision encoder and text encoder to perform evolving matching over compositional text embedding and sub-image embeddings. In this way, ComCLIP can mitigate spurious correlations introduced by the pretrained CLIP models and dynamically evaluate the importance of each component. Experiments on four compositional image-text matching datasets: SVO, ComVG, Winoground, and VL-checklist, and two general image-text retrieval datasets: Flick30K, and MSCOCO demonstrate the effectiveness of our plug-and-play method, which boosts the \textbf{\textit{zero-shot}} inference ability of CLIP, SLIP, and BLIP2 even without further training or fine-tuning. Our codes can be found at https://github.com/eric-ai-lab/ComCLIP.
• Abstract（参考訳）: Contrastive Language- Image Pretraining (CLIP) は画像とテキストのマッチングに優れたゼロショット性能を示した。 しかし、CLIPのような事前訓練済みの視覚言語モデルをコンポジションイメージやテキストマッチングに適応させることは、依然として困難である。 本稿では、ゼロショット画像とテキストマッチングにおけるより優れた合成一般化に向けて、因果的観点から問題を考察する。 そこで本研究では,新しいCLIPモデル(ComCLIP)を提案する。 ComCLIPは、入力された画像を被写体、オブジェクト、アクションサブイメージに切り離し、CLIPのビジョンエンコーダとテキストエンコーダを構成し、合成テキスト埋め込みとサブイメージ埋め込みに対して進化するマッチングを実行する。 このようにして、ComCLIPは、事前訓練されたCLIPモデルによって導入された急激な相関を緩和し、各コンポーネントの重要性を動的に評価することができる。 SVO, ComVG, Winoground, VL-checklistの4つの合成画像テキストマッチングデータセットと, Flick30K, MSCOCOの2つの一般的な画像テキスト検索データセットについて実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/eric-ai-lab/ComCLIPで参照できます。

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