論文の概要: T-MARS: Improving Visual Representations by Circumventing Text Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03132v1
• Date: Thu, 6 Jul 2023 16:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 13:17:44.076471
• Title: T-MARS: Improving Visual Representations by Circumventing Text Feature Learning
• Title（参考訳）: T-MARS:テキスト特徴学習による視覚表現の改善
• Authors: Pratyush Maini, Sachin Goyal, Zachary C. Lipton, J. Zico Kolter, Aditi Raghunathan
• Abstract要約: LAIONの画像の40%近くは、字幕と重なるテキストを含んでいるという、我々の観察に動機づけられた新しいデータフィルタリング手法を提案する。 我々のシンプルでスケーラブルなアプローチであるT-MARSは、テキストが残りの視覚的特徴を支配するペアのみをフィルタリングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.89020786099074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large web-sourced multimodal datasets have powered a slew of new methods for learning general-purpose visual representations, advancing the state of the art in computer vision and revolutionizing zero- and few-shot recognition. One crucial decision facing practitioners is how, if at all, to curate these ever-larger datasets. For example, the creators of the LAION-5B dataset chose to retain only image-caption pairs whose CLIP similarity score exceeded a designated threshold. In this paper, we propose a new state-of-the-art data filtering approach motivated by our observation that nearly 40% of LAION's images contain text that overlaps significantly with the caption. Intuitively, such data could be wasteful as it incentivizes models to perform optical character recognition rather than learning visual features. However, naively removing all such data could also be wasteful, as it throws away images that contain visual features (in addition to overlapping text). Our simple and scalable approach, T-MARS (Text Masking and Re-Scoring), filters out only those pairs where the text dominates the remaining visual features -- by first masking out the text and then filtering out those with a low CLIP similarity score of the masked image. Experimentally, T-MARS outperforms the top-ranked method on the "medium scale" of DataComp (a data filtering benchmark) by a margin of 6.5% on ImageNet and 4.7% on VTAB. Additionally, our systematic evaluation on various data pool sizes from 2M to 64M shows that the accuracy gains enjoyed by T-MARS linearly increase as data and compute are scaled exponentially. Code is available at https://github.com/locuslab/T-MARS.
• Abstract（参考訳）: 大規模なWebソースによるマルチモーダルデータセットは、汎用的な視覚表現の学習、コンピュータビジョンの最先端化、ゼロショットと少数ショットの認識の革新など、数多くの新しい手法を駆使した。 実践者が直面する重要な決定の1つは、いかにして、いつまでも大きなデータセットをキュレートするかである。 例えば、LAION-5Bデータセットの作成者は、CLIPの類似度スコアが指定された閾値を超えたイメージキャプチャペアのみを保持することを選んだ。 本稿では,LAIONの画像の40%近くが字幕と重なるテキストを含んでいるという観察を動機とした,最新のデータフィルタリング手法を提案する。 直感的には、このようなデータは視覚的特徴を学習するのではなく、光学的文字認識を行うモデルにインセンティブを与えるため、無駄になる可能性がある。 しかし、視覚的特徴を含む画像を(重なり合うテキストに加えて)捨ててしまうため、こうしたデータを全て取り除くのは無駄になる可能性がある。 私たちのシンプルでスケーラブルなアプローチであるT-MARS(Text Masking and Re-Scoring)は、テキストが残りの視覚的特徴を支配しているペアのみをフィルタリングします。 実験的に、T-MARSは、DataCompの"medium scale"(データフィルタリングベンチマーク)において、ImageNetの6.5%、VTABの4.7%のマージンでトップランクの手法より優れている。 さらに, 2M から 64M までのデータプールサイズを系統的に評価した結果,T-MARS による精度向上はデータや計算が指数関数的に大きくなるにつれて線形的に増加することが示された。 コードはhttps://github.com/locuslab/T-MARSで入手できる。

関連論文リスト

• VEGA: Learning Interleaved Image-Text Comprehension in Vision-Language Large Models [76.94378391979228]
  我々は、Interleaved Image-Text (IITC) と呼ばれる、より要求の多い新しいタスクを導入する。 この課題は、画像とテキストの両方の過剰な要素を識別・無視し、質問に正確に答えるためにモデルに挑戦する。 このタスクを支援するために、科学コンテンツに関するIITCタスクに適した新しいVEGAデータセットを構築し、サブタスクである画像テキストアソシエーション(ITA)を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:59:40Z)
• Text Data-Centric Image Captioning with Interactive Prompts [20.48013600818985]
  画像キャプションの監視手法は大きな進歩を遂げているが,高品質な人手による画像テキストデータの収集は困難である。 本稿では,Interactive Prompts を用いた新しいテキストデータ中心型画像キャプタリング手法 TIPCap を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:43:49Z)
• Learning Vision from Models Rivals Learning Vision from Data [54.43596959598465]
  合成画像と合成キャプションのみから視覚表現を学習するための新しいアプローチであるSynCLRを紹介する。 LLMを用いて画像キャプションの大規模なデータセットを合成し,既製のテキスト・ツー・イメージモデルを用いて合成キャプションに対応する複数の画像を生成する。 比較学習によって合成画像の視覚的表現学習を行い、同じ字幕を共有するイメージを正のペアとして扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T18:59:55Z)
• Sieve: Multimodal Dataset Pruning Using Image Captioning Models [11.362835828985494]
  Vision-Language Models (VLM) は、大規模で多様でノイズの多いWebcrawledデータセットで事前トレーニングされている。 提案手法は,CLIPがノイズラベルを事前学習しているため,偽陽性や陰性などの複数の制約を伴っていると論じる。 そこで我々は,小,多様,整列した画像テキストペア上で事前訓練された画像キャプションモデルによって生成された合成キャプションを用いたプルーニング信号Sieveを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:53:53Z)
• Improving Multimodal Datasets with Image Captioning [65.74736570293622]
  生成したキャプションが非記述テキストによるWebスクラッピングデータポイントの有用性を高める方法について検討する。 DataComp の大規模字幕 (1.28B 画像テキストペア) を用いた実験により,合成テキストの限界について考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T17:47:12Z)
• AugNet: End-to-End Unsupervised Visual Representation Learning with Image Augmentation [3.6790362352712873]
  我々は、未ラベル画像の集合から画像特徴を学習するための新しいディープラーニングトレーニングパラダイムであるAugNetを提案する。 実験により,低次元空間における画像の表現が可能であることを実証した。 多くのディープラーニングベースの画像検索アルゴリズムとは異なり、我々のアプローチは外部アノテーション付きデータセットへのアクセスを必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T09:02:30Z)
• Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy Text Supervision [57.031588264841]
  高価なフィルタリングや後処理のステップを使わずに得られる10億以上の画像アルトテキストペアのノイズの多いデータセットを活用します。 単純なデュアルエンコーダアーキテクチャは、画像とテキストペアの視覚的および言語的表現を、対照的な損失を使って整列させることを学ぶ。 コーパスのスケールはノイズを補うことができ、そのような単純な学習方式であっても最先端の表現に繋がることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T10:08:12Z)
• Seed the Views: Hierarchical Semantic Alignment for Contrastive Representation Learning [116.91819311885166]
  一つの画像から生成されたビューをtextbfCross-samples や Multi-level representation に拡張することで,階層的なセマンティックアライメント戦略を提案する。 提案手法はCsMlと呼ばれ,サンプル間の多層視覚表現を堅牢な方法で統合する機能を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T17:26:24Z)
• Fine-grained Visual Textual Alignment for Cross-Modal Retrieval using Transformer Encoders [14.634046503477979]
  本稿ではTransformer Reasoning and Alignment Network(TERAN)という新しいアプローチを提案する。 TERANは、画像と文の基礎となるコンポーネント間のきめ細かい一致を強制する。 MS-COCO 1Kテストセットでは,画像と文検索タスクでそれぞれ5.7%と3.5%の改善が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T11:02:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。