論文の概要: TRIPS: Efficient Vision-and-Language Pre-training with Text-Relevant Image Patch Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04474v4
• Date: Sun, 28 Sep 2025 08:22:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.618653
• Title: TRIPS: Efficient Vision-and-Language Pre-training with Text-Relevant Image Patch Selection
• Title（参考訳）: TRIPS:テキスト関連画像パッチ選択による視覚・言語事前学習
• Authors: Chaoya Jiang, Haiyang Xu, Chenliang Li, Miang Yan, Wei Ye, Shikun Zhang, Bin Bi, Songfang Huang,
• Abstract要約: 我々は,textbfText-textbfRelevant textbfImage textbfPatch textbfSelection,すなわちTRIPSを用いた視覚・言語事前学習モデルを提案する。 TRIPSは、効率的なトレーニングと推論のために、視覚バックボーン内のテキスト誘導パッチ選択層によって、視覚的シーケンスを徐々に減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.0662744915659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have been widely used in large-scale Vision and Language Pre-training (VLP) models. Though previous VLP works have proved the effectiveness of ViTs, they still suffer from computational efficiency brought by the long visual sequence. To tackle this problem, in this paper, we propose an efficient vision-and-language pre-training model with \textbf{T}ext-\textbf{R}elevant \textbf{I}mage \textbf{P}atch \textbf{S}election, namely TRIPS, which reduces the visual sequence progressively with a text-guided patch-selection layer in the visual backbone for efficient training and inference. The patch-selection layer can dynamically compute text-dependent visual attention to identify the attentive image tokens with text guidance and fuse inattentive ones in an end-to-end manner. Meanwhile, TRIPS does not introduce extra parameters to ViTs. Experimental results on a variety of popular benchmark datasets demonstrate that TRIPS gain a speedup of 40\% over previous similar VLP models, yet with competitive or better downstream task performance.
• Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) は大規模なVision and Language Pre-training (VLP) モデルで広く使われている。 以前のVLP研究はViTの有効性を証明しているが、長い視覚的シーケンスによってもたらされた計算効率に悩まされている。 この問題に対処するため,本稿では,視覚バックボーン内のテキスト誘導パッチ選択層を用いて視覚的シーケンスを段階的に低減し,効率的なトレーニングと推論を行うための,高能率な視覚・言語事前学習モデルを提案する。 パッチ選択層は、テキスト依存の視覚的注意を動的に計算し、テキスト誘導で注意の画像トークンを識別し、エンドツーエンドで不注意なトークンをフューズすることができる。 一方、TRIPSはViTに余分なパラメータを導入していない。 様々な人気のあるベンチマークデータセットの実験結果から、TRIPSは以前の類似のVLPモデルよりも40倍のスピードアップを達成できたが、競争力や下流タスクのパフォーマンスは向上した。

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