論文の概要: Masked Vision and Language Pre-training with Unimodal and Multimodal Contrastive Losses for Medical Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05314v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 15:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 14:34:01.449943
• Title: Masked Vision and Language Pre-training with Unimodal and Multimodal Contrastive Losses for Medical Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 医用視覚質問応答のための一様・多様コントラストによるマスクドビジョンと言語事前学習
• Authors: Pengfei Li, Gang Liu, Jinlong He, Zixu Zhao and Shenjun Zhong
• Abstract要約: 本稿では,入力画像とテキストの非モーダル・マルチモーダル特徴表現を学習する,新しい自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は,3つの医用VQAデータセット上での最先端(SOTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.669872220702526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical visual question answering (VQA) is a challenging task that requires answering clinical questions of a given medical image, by taking consider of both visual and language information. However, due to the small scale of training data for medical VQA, pre-training fine-tuning paradigms have been a commonly used solution to improve model generalization performance. In this paper, we present a novel self-supervised approach that learns unimodal and multimodal feature representations of input images and text using medical image caption datasets, by leveraging both unimodal and multimodal contrastive losses, along with masked language modeling and image text matching as pretraining objectives. The pre-trained model is then transferred to downstream medical VQA tasks. The proposed approach achieves state-of-the-art (SOTA) performance on three publicly available medical VQA datasets with significant accuracy improvements of 2.2%, 14.7%, and 1.7% respectively. Besides, we conduct a comprehensive analysis to validate the effectiveness of different components of the approach and study different pre-training settings. Our codes and models are available at https://github.com/pengfeiliHEU/MUMC.
• Abstract（参考訳）: 医学的視覚的質問応答(medical visual question answering, vqa)は、視覚情報と言語情報の両方を考慮して、所定の医療画像の臨床的質問に答えることを必要とする課題である。 しかし、医療用VQAの訓練データが少ないため、モデル一般化性能を改善するために、事前学習の微調整パラダイムが一般的に用いられている。 本稿では,医療画像キャプションデータセットを用いて,入力画像とテキストの非モーダル・マルチモーダル特徴表現を学習し,非モーダル・マルチモーダルのコントラスト損失とマスク付き言語モデリングと画像テキストマッチングを事前学習目的として活用する,新たな自己教師型アプローチを提案する。 トレーニング済みのモデルは、下流の医療用VQAタスクに転送される。 提案手法は,それぞれ2.2%,14.7%,1.7%の大幅な精度向上を実現した3つの医用VQAデータセットに対して,最先端(SOTA)性能を実現する。 さらに,アプローチの異なるコンポーネントの有効性を検証するための包括的な分析を行い,トレーニング設定の相違について検討する。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/pengfeiliheu/mumcで利用可能です。

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