論文の概要: CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08685v4
• Date: Sun, 24 Dec 2023 13:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:58:54.222292
• Title: CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding
• Title（参考訳）: CLIP-VG: Visual GroundingのためのCLIPの自己ペーストカリキュラム適応
• Authors: Linhui Xiao, Xiaoshan Yang, Fang Peng, Ming Yan, Yaowei Wang, Changsheng Xu
• Abstract要約: 擬似ラベルを用いて地域を特定するために、教師なしの視覚的接地法が開発された。 CLIP-VG は,CLIP を擬似言語ラベルに適応させる手法である。 提案手法は,RefCOCO/+/gデータセットにおいて,最先端の教師なし手法よりも有意差がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.97362831507434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Grounding (VG) is a crucial topic in the field of vision and language, which involves locating a specific region described by expressions within an image. To reduce the reliance on manually labeled data, unsupervised visual grounding have been developed to locate regions using pseudo-labels. However, the performance of existing unsupervised methods is highly dependent on the quality of pseudo-labels and these methods always encounter issues with limited diversity. In order to utilize vision and language pre-trained models to address the grounding problem, and reasonably take advantage of pseudo-labels, we propose CLIP-VG, a novel method that can conduct self-paced curriculum adapting of CLIP with pseudo-language labels. We propose a simple yet efficient end-to-end network architecture to realize the transfer of CLIP to the visual grounding. Based on the CLIP-based architecture, we further propose single-source and multi-source curriculum adapting algorithms, which can progressively find more reliable pseudo-labels to learn an optimal model, thereby achieving a balance between reliability and diversity for the pseudo-language labels. Our method outperforms the current state-of-the-art unsupervised method by a significant margin on RefCOCO/+/g datasets in both single-source and multi-source scenarios, with improvements ranging from 6.78$\%$ to 10.67$\%$ and 11.39$\%$ to 14.87$\%$, respectively. The results even outperform existing weakly supervised visual grounding methods. Furthermore, our method is also competitive in fully supervised setting. The code and models are available at https://github.com/linhuixiao/CLIP-VG.
• Abstract（参考訳）: 視覚的グラウンドリング(VG)は視覚と言語において重要なトピックであり、画像内の表現によって記述された特定の領域を特定する。 手動ラベル付きデータへの依存を減らすために,疑似ラベルを用いた領域同定のために教師なしの視覚接地法が開発されている。 しかし、既存の教師なし手法の性能は擬似ラベルの品質に大きく依存しており、これらの手法は常に多様性に制限のある問題に遭遇する。 視覚と言語を事前学習したモデルを用いて基礎問題に対処し,疑似ラベルを合理的に活用するために,CLIPを擬似言語ラベルに適応させる新しい手法であるCLIP-VGを提案する。 本稿では,CLIPの視覚的基盤への転送を実現するための,シンプルで効率的なエンドツーエンドネットワークアーキテクチャを提案する。 クリップベースアーキテクチャに基づき,より信頼性の高い疑似ラベルを徐々に見つけて最適なモデルを学習し,疑似言語ラベルの信頼性と多様性のバランスを図るための,単元・複数ソースのカリキュラム適応アルゴリズムを提案する。 本手法は,単一ソースシナリオと複数ソースシナリオの両方において,refcoco/+/gデータセットを有意なマージンで上回り,それぞれ6.78$\%$から10.67$\%$,11.39$\%$から14.87$\%$に改善した。 その結果、既存の弱教師付き視覚接地法よりも優れていた。 さらに,本手法は完全教師付き環境での競争性も高い。 コードとモデルはhttps://github.com/linhuixiao/CLIP-VGで公開されている。

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