論文の概要: Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07063v4
• Date: Tue, 19 Dec 2023 22:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:16:08.244101
• Title: Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training
• Title（参考訳）: 分離言語事前学習によるブートストラップ型ビジョンランゲージ学習
• Authors: Yiren Jian, Chongyang Gao, Soroush Vosoughi
• Abstract要約: 本稿では,資源集約型視覚言語事前学習のための凍結型大規模言語モデル (LLM) の最適化を目的とした新しい手法を提案する。 われわれのアプローチは、言語コンポーネントに集中して、視覚的特徴と整合する最適なプロンプトを具体的に特定することによって、多様化している。 我々のフレームワークは、ビデオ学習タスクにおけるその成功例によって検証されるように、アーキテクチャ設計の観点からは、モダリティ非依存かつ柔軟である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.570154746311935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel methodology aimed at optimizing the application of frozen large language models (LLMs) for resource-intensive vision-language (VL) pre-training. The current paradigm uses visual features as prompts to guide language models, with a focus on determining the most relevant visual features for corresponding text. Our approach diverges by concentrating on the language component, specifically identifying the optimal prompts to align with visual features. We introduce the Prompt-Transformer (P-Former), a model that predicts these ideal prompts, which is trained exclusively on linguistic data, bypassing the need for image-text pairings. This strategy subtly bifurcates the end-to-end VL training process into an additional, separate stage. Our experiments reveal that our framework significantly enhances the performance of a robust image-to-text baseline (BLIP-2), and effectively narrows the performance gap between models trained with either 4M or 129M image-text pairs. Importantly, our framework is modality-agnostic and flexible in terms of architectural design, as validated by its successful application in a video learning task using varied base modules. The code will be made available at https://github.com/yiren-jian/BLIText.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,凍結型大言語モデル(llms)のリソース集約型視覚言語(vl)事前学習への応用を最適化する新しい手法を提案する。 現在のパラダイムでは、言語モデルをガイドするプロンプトとして視覚的特徴を使用し、対応するテキストに対して最も関連性の高い視覚的特徴を決定することに重点を置いている。 私たちのアプローチは、言語コンポーネントに集中することで、視覚的な特徴に合わせるのに最適なプロンプトを特定することで多様化します。 Prompt-Transformer (P-Former) は,これらの理想的なプロンプトを予測し,画像とテキストのペアリングの必要性を回避し,言語データのみを訓練するモデルである。 この戦略は、エンドツーエンドのVLトレーニングプロセスを、別段のステージに微妙に分岐させる。 実験の結果,本フレームワークはロバストな画像からテキストへのベースライン(blip-2)の性能を大幅に向上させ,4mまたは129mのイメージテキストペアでトレーニングされたモデル間のパフォーマンスギャップを効果的に狭めていることが明らかとなった。 重要な点として,本フレームワークはアーキテクチャ設計の観点からはモダリティ非依存かつ柔軟であり,多様なベースモジュールを用いたビデオ学習タスクにおいて,その成功例によって検証されている。 コードはhttps://github.com/yiren-jian/BLITextで入手できる。

関連論文リスト

• A Chain-of-Thought Subspace Meta-Learning for Few-shot Image Captioning with Large Vision and Language Models [17.144311122664508]
  大規模データに事前訓練された大規模ビジョンと言語モデルは、視覚的および言語的先行性を符号化する。 画像記述の仕方を改善するための多段階画像キャプション手法として,チェーン・オブ・シント(CoT)メタラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T18:35:43Z)
• ViLa-MIL: Dual-scale Vision-Language Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [52.405499816861635]
  多重インスタンス学習(MIL)ベースのフレームワークは、スライド画像全体(WSI)を処理する上で主流になっている。 スライド画像全体の分類のための2次元視覚言語多言語学習(ViLa-MIL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T13:28:46Z)
• DINOv2 Meets Text: A Unified Framework for Image- and Pixel-Level Vision-Language Alignment [20.953645420787527]
  計算コストのごく一部でCLIPライクなモデルをトレーニングする。 ゼロショット分類とオープンボキャブラリセマンティックセマンティックセグメンテーションの最先端結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T20:46:48Z)
• VILA: On Pre-training for Visual Language Models [74.08039416548209]
  ステップ・バイ・ステップ制御可能な比較によるVLM事前学習の設計オプションについて検討した。 私たちは、最先端のモデルよりも一貫して優れたVisual LanguageモデルファミリであるVILAを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:58:18Z)
• Expedited Training of Visual Conditioned Language Generation via Redundancy Reduction [61.16125290912494]
  $textEVL_textGen$は、視覚条件付き言語生成モデルの事前トレーニング用に設計されたフレームワークである。 提案手法は,視覚言語モデルの学習を5倍に加速させるが,全体的な性能に顕著な影響を与えないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T03:40:06Z)
• MaPLe: Multi-modal Prompt Learning [54.96069171726668]
  本稿では,視覚と言語分岐の両方を対象としたマルチモーダル・プロンプト・ラーニング(MaPLe)を提案し,視覚と言語表現の整合性を改善する。 最先端のCo-CoOpと比較すると、MaPLeは優れた性能を示し、新規クラスでは3.45%の絶対的な向上を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T17:59:56Z)
• Vision-Language Pre-Training for Boosting Scene Text Detectors [57.08046351495244]
  シーンテキスト検出に視覚言語を用いた共同学習を特に応用する。 本稿では,視覚言語による事前学習を通して,文脈化された共同表現を学習することを提案する。 事前訓練されたモデルは、よりリッチなセマンティクスでより情報的な表現を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T03:53:54Z)
• UNIMO-2: End-to-End Unified Vision-Language Grounded Learning [46.914284894632]
  本稿では, エンドツーエンドの統一モーダル事前学習フレームワーク, UNIMO-2を提案する。 我々は、画像とテキスト間の視覚表現、テキスト表現、意味的アライメントを共同で学習する統合トランスフォーマーモデルを構築した。 コードとモデルは、UNIMOプロジェクトページで公開されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T03:53:11Z)

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。