論文の概要: Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16999v2
• Date: Mon, 29 May 2023 08:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 11:00:03.334060
• Title: Three Towers: Flexible Contrastive Learning with Pretrained Image Models
• Title（参考訳）: 3つのタワー:事前学習によるフレキシブルコントラスト学習
• Authors: Jannik Kossen, Mark Collier, Basil Mustafa, Xiao Wang, Xiaohua Zhai, Lucas Beyer, Andreas Steiner, Jesse Berent, Rodolphe Jenatton, Efi Kokiopoulou
• Abstract要約: Three Towers (3T) は、事前訓練された画像分類器を組み込むことで、視覚言語モデルのコントラスト学習を改善するフレキシブルな方法である。 検索タスクにおいて,3T は LiT と CLIP スタイルの from-scratch ベースラインよりも一貫して改善されていることを示す。 分類において、3Tはオフスクラッチベースラインよりも確実に改善され、JFTで事前訓練されたモデルではLiTと比較して性能は劣るが、ImageNet-21kとPlaces365の事前訓練ではLiTより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.386736645719736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Three Towers (3T), a flexible method to improve the contrastive learning of vision-language models by incorporating pretrained image classifiers. While contrastive models are usually trained from scratch, LiT (Zhai et al., 2022) has recently shown performance gains from using pretrained classifier embeddings. However, LiT directly replaces the image tower with the frozen embeddings, excluding any potential benefits of contrastively training the image tower. With 3T, we propose a more flexible strategy that allows the image tower to benefit from both pretrained embeddings and contrastive training. To achieve this, we introduce a third tower that contains the frozen pretrained embeddings, and we encourage alignment between this third tower and the main image-text towers. Empirically, 3T consistently improves over LiT and the CLIP-style from-scratch baseline for retrieval tasks. For classification, 3T reliably improves over the from-scratch baseline, and while it underperforms relative to LiT for JFT-pretrained models, it outperforms LiT for ImageNet-21k and Places365 pretraining.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語モデルのコントラスト学習を改善するためのフレキシブルな手法である3つのタワー(3t)を提案する。 対照的なモデルは通常、ゼロからトレーニングされるが、LiT (Zhai et al., 2022) は、最近、事前訓練された分類器の埋め込みによる性能向上を示している。 しかし、ライトはイメージタワーを、対照的にイメージタワーを訓練することの利点を除いて、凍結した埋め込みに置き換える。 3tでは,事前学習された組込みとコントラストトレーニングの両方の恩恵を受ける,より柔軟なストラテジーを提案する。 これを実現するため,凍結した既設埋設塔を含む第3の塔を導入し,この第3の塔と主画像テキスト塔との整合を奨励する。 経験的に、3TはLiTとCLIPスタイルの検索タスクのベースラインを一貫して改善する。 分類において、3Tはオフスクラッチベースラインよりも確実に改善され、JFT事前トレーニングモデルではLiTと比較して性能が劣るが、ImageNet-21kとPlaces365事前トレーニングではLiTより優れている。

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