論文の概要: Linear Alignment of Vision-language Models for Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05591v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 09:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 11:34:03.471211
• Title: Linear Alignment of Vision-language Models for Image Captioning
• Title（参考訳）: 画像キャプションのための視覚言語モデルの線形アライメント
• Authors: Fabian Paischer, Markus Hofmarcher, Sepp Hochreiter, Thomas Adler
• Abstract要約: 本稿では,CLIPのイメージとテキストの埋め込みを線形にマッピングする,より効率的なトレーニングプロトコルを提案する。 これにより、勾配計算の必要性を回避し、ReCapと呼ばれる軽量キャプション方式が実現される。 ReCap on MS-COCO, Flickr30k, VizWiz, MSRVTT。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.746397419479447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, vision-language models like CLIP have advanced the state of the art in a variety of multi-modal tasks including image captioning and caption evaluation. Many approaches adapt CLIP-style models to a downstream task by training a mapping network between CLIP and a language model. This is costly as it usually involves calculating gradients for large models. We propose a more efficient training protocol that fits a linear mapping between image and text embeddings of CLIP via a closed-form solution. This bypasses the need for gradient computation and results in a lightweight captioning method called ReCap, which can be trained up to 1000 times faster than existing lightweight methods. Moreover, we propose two new learning-based image-captioning metrics that build on CLIP score along with our linear mapping. Furthermore, we combine ReCap with our new metrics to design an iterative datastore-augmentation loop (DAL) based on synthetic captions. We evaluate ReCap on MS-COCO, Flickr30k, VizWiz, and MSRVTT. ReCap achieves performance comparable to state-of-the-art lightweight methods on established metrics while outperforming them on our new metrics, which are better aligned with human ratings on Flickr8k-Expert and Flickr8k-Crowdflower. Finally, we demonstrate that ReCap transfers well to other domains and that our DAL leads to a performance boost.
• Abstract（参考訳）: 近年、CLIPのような視覚言語モデルは、画像キャプションやキャプション評価など、様々なマルチモーダルタスクにおいて、技術の進歩を遂げている。 多くのアプローチは、CLIPと言語モデルの間のマッピングネットワークをトレーニングすることで、CLIPスタイルのモデルを下流タスクに適応させる。 これは通常、大きなモデルの勾配を計算するためコストがかかる。 本稿では,CLIPの画像とテキストの埋め込みを,クローズドフォームで線形にマッピングする,より効率的なトレーニングプロトコルを提案する。 これにより勾配計算の必要性を回避し、既存の軽量メソッドの最大1000倍の速度でトレーニング可能な、recapと呼ばれる軽量キャプションメソッドが実現される。 さらに,CLIPスコアに基づく2つの新しい学習ベースの画像キャプチャーメトリクスと線形マッピングを提案する。 さらにrecapと新しいメトリクスを組み合わせることで,合成キャプションに基づく反復型データストア・オーグメンテーションループ(dal)を設計する。 我々はms-coco,flickr30k,vizwiz,msrvttのリキャップを評価した。 Flickr8k-Expert や Flickr8k-Crowdflower での人間の評価と整合性が高いため、既存のメトリクスでは最先端の軽量メソッドに匹敵するパフォーマンスを実現しています。 最後に、recapが他のドメインにうまく移行し、dalがパフォーマンス向上につながることを実証します。

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