論文の概要: KAFA: Rethinking Image Ad Understanding with Knowledge-Augmented Feature Adaptation of Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18373v1
• Date: Sun, 28 May 2023 04:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 22:02:33.273998
• Title: KAFA: Rethinking Image Ad Understanding with Knowledge-Augmented Feature Adaptation of Vision-Language Models
• Title（参考訳）: KAFA:視覚言語モデルの知識付加的特徴適応による画像広告理解の再考
• Authors: Zhiwei Jia and Pradyumna Narayana and Arjun R. Akula and Garima Pruthi and Hao Su and Sugato Basu and Varun Jampani
• Abstract要約: 我々は、事前学習された視覚言語モデル(VLM)のレンズによる画像広告理解に関する最初の実証的研究を行う。 本稿では,画像広告のマルチモーダル情報を効果的に融合する機能適応戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.54372699488922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image ad understanding is a crucial task with wide real-world applications. Although highly challenging with the involvement of diverse atypical scenes, real-world entities, and reasoning over scene-texts, how to interpret image ads is relatively under-explored, especially in the era of foundational vision-language models (VLMs) featuring impressive generalizability and adaptability. In this paper, we perform the first empirical study of image ad understanding through the lens of pre-trained VLMs. We benchmark and reveal practical challenges in adapting these VLMs to image ad understanding. We propose a simple feature adaptation strategy to effectively fuse multimodal information for image ads and further empower it with knowledge of real-world entities. We hope our study draws more attention to image ad understanding which is broadly relevant to the advertising industry.
• Abstract（参考訳）: 画像広告の理解は、幅広い現実世界のアプリケーションにとって重要な課題だ。 多様な非定型シーン、現実世界の実体、シーンテキストの推論の関与は極めて困難であるが、画像広告の解釈方法は、特に目覚しい一般化性と適応性を特徴とする基礎的な視覚言語モデル(VLM)の時代において、比較的過小評価されている。 本稿では、事前学習したvlmのレンズを通して、画像広告理解に関する最初の実証研究を行う。 我々は、これらのVLMを画像広告理解に適用するための実践的な課題をベンチマークし、明らかにする。 本稿では,画像広告にマルチモーダル情報を効果的に融合し,実世界の知識を付与するシンプルな特徴適応戦略を提案する。 我々は、この研究が、広告業界に広く関連する画像広告理解にさらに注意を向けることを望む。

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