論文の概要: Learning Visual Representations via Language-Guided Sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12248v2
- Date: Wed, 29 Mar 2023 10:23:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 17:48:28.379599
- Title: Learning Visual Representations via Language-Guided Sampling
- Title（参考訳）: 言語誘導サンプリングによる視覚表現の学習
- Authors: Mohamed El Banani, Karan Desai, Justin Johnson
- Abstract要約: コントラスト学習には、意味論的に類似した画像ペアのサンプルに言語類似性を用いる。
我々のアプローチは、言語類似性を用いたビューペアのサンプリングにより、画像に基づくコントラスト学習から分岐する。
言語指導学習は,画像ベースや画像テキスト表現学習よりも優れた特徴を持つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.117909306792324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although an object may appear in numerous contexts, we often describe it in a
limited number of ways. Language allows us to abstract away visual variation to
represent and communicate concepts. Building on this intuition, we propose an
alternative approach to visual representation learning: using language
similarity to sample semantically similar image pairs for contrastive learning.
Our approach diverges from image-based contrastive learning by sampling view
pairs using language similarity instead of hand-crafted augmentations or
learned clusters. Our approach also differs from image-text contrastive
learning by relying on pre-trained language models to guide the learning rather
than directly minimizing a cross-modal loss. Through a series of experiments,
we show that language-guided learning yields better features than image-based
and image-text representation learning approaches.
- Abstract（参考訳）: オブジェクトは多くのコンテキストで現れるかもしれないが、我々はそれを限られた方法で記述することが多い。
言語は、概念を表現し、伝達するために視覚的なバリエーションを抽象化することができる。
この直観に基づいて,視覚的表現学習の代替手法を提案する。言語類似性と意味的に類似した画像ペアを対比学習に利用する。
本手法は,手作業による拡張や学習クラスタではなく,言語類似性を用いてビューペアをサンプリングすることで,画像に基づくコントラスト学習から分岐する。
また,本手法は,学習のガイドとして事前学習された言語モデルに頼ることで,画像テキストのコントラスト学習と異なる。
一連の実験を通して,言語誘導学習は画像ベースや画像テキスト表現学習よりも優れた特徴をもたらすことを示す。
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