論文の概要: Weakly Supervised Vision-and-Language Pre-training with Relative Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15483v1
• Date: Wed, 24 May 2023 18:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 19:10:15.841318
• Title: Weakly Supervised Vision-and-Language Pre-training with Relative Representations
• Title（参考訳）: 相対表現を用いた視覚・言語事前学習
• Authors: Chi Chen, Peng Li, Maosong Sun, Yang Liu
• Abstract要約: 弱教師付き視覚・言語事前学習は、事前学習のデータコストを効果的に削減することを示した。 現在の手法では、イメージのローカル記述(オブジェクトタグ)のみをクロスモーダルアンカーとして使用し、事前トレーニングのための弱い整列されたイメージテキストペアを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.63610760577214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised vision-and-language pre-training (WVLP), which learns cross-modal representations with limited cross-modal supervision, has been shown to effectively reduce the data cost of pre-training while maintaining decent performance on downstream tasks. However, current WVLP methods use only local descriptions of images, i.e., object tags, as cross-modal anchors to construct weakly-aligned image-text pairs for pre-training. This affects the data quality and thus the effectiveness of pre-training. In this paper, we propose to directly take a small number of aligned image-text pairs as anchors, and represent each unaligned image and text by its similarities to these anchors, i.e., relative representations. We build a WVLP framework based on the relative representations, namely RELIT, which collects high-quality weakly-aligned image-text pairs from large-scale image-only and text-only data for pre-training through relative representation-based retrieval and generation. Experiments on four downstream tasks show that RELIT achieves new state-of-the-art results under the weakly supervised setting.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付き視覚・言語事前学習(WVLP)は,下流タスクにおける良好な性能を維持しつつ,事前学習のコストを効果的に低減することを示した。 しかし、現在のWVLP法では、画像の局所的な記述(オブジェクトタグ)のみをクロスモーダルアンカーとして使用し、事前トレーニングのために弱い整列のイメージテキストペアを構築する。 これはデータ品質や事前トレーニングの効果に影響する。 本稿では,少数のアライメントされた画像テキストペアを直接アンカーとし,アンカーとの類似性,すなわち相対表現により,各アンカーの非アライメントな画像とテキストを表現することを提案する。 我々は、相対表現に基づくWVLPフレームワーク、すなわちRELITを構築し、相対表現に基づく検索と生成により、大規模画像のみとテキストのみのデータから高品質な画像テキストペアを収集する。 4つの下流タスクの実験は、RELITが弱い教師付き環境下で新しい最先端の結果を達成することを示している。

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