論文の概要: Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14281v1
• Date: Tue, 23 May 2023 17:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 14:04:58.272459
• Title: Weakly-Supervised Learning of Visual Relations in Multimodal Pretraining
• Title（参考訳）: マルチモーダルプリトレーニングにおける視覚関係の弱教師付き学習
• Authors: Emanuele Bugliarello, Aida Nematzadeh, Lisa Anne Hendricks
• Abstract要約: マルチモーダルな設定で視覚的実体を文脈化するための2つの事前学習手法を提案する。 言語化されたシーングラフを用いて、視覚関係のトリプレットを構造化キャプションに変換し、それらを画像の付加的なビューとして扱う。 マスク付き関係予測では、視覚的にマスクされたコンテキストからの関連エンティティをさらに奨励する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.759093549987647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work in vision-and-language pretraining has investigated supervised signals from object detection data to learn better, fine-grained multimodal representations. In this work, we take a step further and explore how we add supervision from small-scale visual relation data. In particular, we propose two pretraining approaches to contextualise visual entities in a multimodal setup. With verbalised scene graphs, we transform visual relation triplets into structured captions, and treat them as additional views of images. With masked relation prediction, we further encourage relating entities from visually masked contexts. When applied to strong baselines pretrained on large amounts of Web data, zero-shot evaluations on both coarse-grained and fine-grained tasks show the efficacy of our methods in learning multimodal representations from weakly-supervised relations data.
• Abstract（参考訳）: 視覚・言語事前学習における最近の研究は、オブジェクト検出データからの教師付き信号を調べ、より精密なマルチモーダル表現を学習している。 そこで本研究では,小規模視覚関係データからの監視をいかに追加するかを,さらに詳しく検討する。 特に,マルチモーダルな設定で視覚エンティティをコンテキスト化するための2つの事前学習手法を提案する。 言語化されたシーングラフを用いて、視覚関係のトリプレットを構造化キャプションに変換し、画像の追加ビューとして扱う。 マスキング関係予測により、視覚的にマスキングされたコンテキストから関連づけることをさらに奨励する。 大量のwebデータに事前学習された強力なベースラインに適用すると,粗粒度と細粒度の両方のタスクにおけるゼロショット評価が,弱教師付き関係データからマルチモーダル表現を学習する手法の有効性を示す。

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