論文の概要: Vision Learners Meet Web Image-Text Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07088v3
• Date: Mon, 5 Aug 2024 15:38:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:54:45.377041
• Title: Vision Learners Meet Web Image-Text Pairs
• Title（参考訳）: 視覚学習者がWebイメージテキストペアを語る
• Authors: Bingchen Zhao, Quan Cui, Hao Wu, Osamu Yoshie, Cheng Yang, Oisin Mac Aodha,
• Abstract要約: 本研究では,ノイズの多いWebソースと画像テキストのペアデータに対する自己教師付き事前学習について検討する。 マスク付きトレーニング目標を用いたシングルモーダルトレーニングや,画像テキストコンストラシティブトレーニングを用いたマルチモーダルトレーニングなど,さまざまな手法を比較した。 我々は、スケーラブルなWebソース画像テキストデータから学習する新しいビジュアル表現事前学習手法MUlti-modal Generator(MUG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.36188289972377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many self-supervised learning methods are pre-trained on the well-curated ImageNet-1K dataset. In this work, given the excellent scalability of web data, we consider self-supervised pre-training on noisy web sourced image-text paired data. First, we conduct a benchmark study of representative self-supervised pre-training methods on large-scale web data in a like-for-like setting. We compare a range of methods, including single-modal ones that use masked training objectives and multi-modal ones that use image-text constrastive training. We observe that existing multi-modal methods do not outperform their single-modal counterparts on vision transfer learning tasks. We derive an information-theoretical view to explain these benchmark results, which provides insight into how to design a novel vision learner. Inspired by this insight, we present a new visual representation pre-training method, MUlti-modal Generator~(MUG), that learns from scalable web sourced image-text data. MUG achieves state-of-the-art transfer performance on a variety of tasks and demonstrates promising scaling properties. Pre-trained models and code will be made public upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 多くの自己教師付き学習手法が、よく計算されたImageNet-1Kデータセットで事前訓練されている。 本研究では、Webデータの優れたスケーラビリティを考えると、ノイズの多いWebソースと画像テキストのペアデータに対する自己教師付き事前学習について検討する。 まず,大規模Webデータを対象とした自己指導型事前学習手法のベンチマーク研究を行う。 マスク付きトレーニング目標を用いたシングルモーダルトレーニングや,画像テキストコンストラシティブトレーニングを用いたマルチモーダルトレーニングなど,さまざまな手法を比較した。 既存のマルチモーダル手法は、視覚伝達学習タスクにおいて、単独モーダル手法よりも優れていないことを観察する。 我々はこれらのベンチマーク結果を説明するために情報理論的な視点を導出し、新しい視覚学習者の設計方法に関する洞察を提供する。 この知見に触発されて、スケーラブルなWebソース画像テキストデータから学習する新しい視覚表現事前学習手法MUlti-modal Generator~(MUG)を提案する。 MUGは様々なタスクで最先端の転送性能を達成し、有望なスケーリング特性を示す。 事前訓練されたモデルとコードは受理時に公開される。

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