論文の概要: Vision-Language Models for Vision Tasks: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00685v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 02:17:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:55:05.970008
• Title: Vision-Language Models for Vision Tasks: A Survey
• Title（参考訳）: 視覚タスクのための視覚言語モデル:調査
• Authors: Jingyi Zhang, Jiaxing Huang, Sheng Jin and Shijian Lu
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、Webスケールの画像テキストペアからリッチな視覚言語相関を学習する。 本稿では,視覚認知タスクにおける視覚言語モデルの体系的レビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.25088891195888
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most visual recognition studies rely heavily on crowd-labelled data in deep neural networks (DNNs) training, and they usually train a DNN for each single visual recognition task, leading to a laborious and time-consuming visual recognition paradigm. To address the two challenges, Vision-Language Models (VLMs) have been intensively investigated recently, which learns rich vision-language correlation from web-scale image-text pairs that are almost infinitely available on the Internet and enables zero-shot predictions on various visual recognition tasks with a single VLM. This paper provides a systematic review of visual language models for various visual recognition tasks, including: (1) the background that introduces the development of visual recognition paradigms; (2) the foundations of VLM that summarize the widely-adopted network architectures, pre-training objectives, and downstream tasks; (3) the widely-adopted datasets in VLM pre-training and evaluations; (4) the review and categorization of existing VLM pre-training methods, VLM transfer learning methods, and VLM knowledge distillation methods; (5) the benchmarking, analysis and discussion of the reviewed methods; (6) several research challenges and potential research directions that could be pursued in the future VLM studies for visual recognition. A project associated with this survey has been created at https://github.com/jingyi0000/VLM_survey.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの視覚認識研究は、ディープニューラルネットワーク(dnn)トレーニングにおけるクラウドラベルデータに大きく依存しており、それらは通常、単一の視覚認識タスクごとにdnnを訓練し、手間と時間を要する視覚認識パラダイムへと繋がる。 この2つの課題に対処するため、視覚言語モデル(VLM)は近年、インターネット上でほぼ無限に利用できるWebスケールの画像テキストペアからリッチな視覚言語相関を学習し、単一のVLMを用いて様々な視覚認識タスクのゼロショット予測を可能にする、集中的に研究されている。 This paper provides a systematic review of visual language models for various visual recognition tasks, including: (1) the background that introduces the development of visual recognition paradigms; (2) the foundations of VLM that summarize the widely-adopted network architectures, pre-training objectives, and downstream tasks; (3) the widely-adopted datasets in VLM pre-training and evaluations; (4) the review and categorization of existing VLM pre-training methods, VLM transfer learning methods, and VLM knowledge distillation methods; (5) the benchmarking, analysis and discussion of the reviewed methods; (6) several research challenges and potential research directions that could be pursued in the future VLM studies for visual recognition. この調査に関連するプロジェクトはhttps://github.com/jingyi0000/vlm_surveyで作成されている。

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