論文の概要: BUS:Efficient and Effective Vision-language Pre-training with Bottom-Up Patch Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08504v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 14:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 12:55:25.680619
• Title: BUS:Efficient and Effective Vision-language Pre-training with Bottom-Up Patch Summarization
• Title（参考訳）: BUS:ボトムアップパッチ要約による視覚言語事前学習の効率化
• Authors: Chaoya Jiang, Haiyang Xu, Wei Ye, Qinghao Ye, Chenliang Li, Ming Yan, Bin Bi, Shikun Zhang, Fei Huang, Songfang Huang
• Abstract要約: 本稿では,BUS という名前のボトムアップ・パッチ・サマリゼーション手法を提案し,視覚的トークン列の簡潔な要約を効率的に学習する。 テキスト・セマンティックス・アウェア・パッチセレクタ(TSPS)をViTバックボーンに組み込んで粗い粒度のビジュアルトークン抽出を行う。 このボトムアップコラボレーションによって、BUSは高いトレーニング効率を得られると同時に、効率性を維持したり、改善したりすることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.3210820857072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision Transformer (ViT) based Vision-Language Pre-training (VLP) models have demonstrated impressive performance in various tasks. However, the lengthy visual token sequences fed into ViT can lead to training inefficiency and ineffectiveness. Existing efforts address the challenge by either bottom-level patch extraction in the ViT backbone or top-level patch abstraction outside, not balancing training efficiency and effectiveness well. Inspired by text summarization in natural language processing, we propose a Bottom-Up Patch Summarization approach named BUS, coordinating bottom-level extraction and top-level abstraction to learn a concise summary of lengthy visual token sequences efficiently. Specifically, We incorporate a Text-Semantics-Aware Patch Selector (TSPS) into the ViT backbone to perform a coarse-grained visual token extraction and then attach a flexible Transformer-based Patch Abstraction Decoder (PAD) upon the backbone for top-level visual abstraction. This bottom-up collaboration enables our BUS to yield high training efficiency while maintaining or even improving effectiveness. We evaluate our approach on various visual-language understanding and generation tasks and show competitive downstream task performance while boosting the training efficiency by 50\%. Additionally, our model achieves state-of-the-art performance on many downstream tasks by increasing input image resolution without increasing computational costs over baselines.
• Abstract（参考訳）: Vision Transformer (ViT) ベースのVision-Language Pre-Training (VLP) モデルは、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、ViTに供給される長い視覚トークン配列は、トレーニングの非効率性と非効率性をもたらす。 既存の取り組みでは、vitバックボーンのボトムレベルパッチ抽出と、トレーニング効率と有効性のバランスをとるのではなく、外部のトップレベルパッチ抽象化のどちらでも課題に対処している。 自然言語処理におけるテキスト要約に着想を得て,ボトムアップ・パッチ・サマリゼーション手法BUSを提案し,ボトムアップ・パッチ・サマリゼーションとボトムレベル抽出のコーディネートを行い,視覚的トークン列の簡潔な要約を効率的に学習する。 具体的には,vitバックボーンにtsps(text-semantics-aware patch selector)を組み込んで粗粒度のビジュアルトークン抽出を行い,上位レベルのビジュアル抽象化のためのバックボーンにフレキシブルトランスフォーマベースのパッチ抽象化デコーダ(pad)をアタッチする。 このボトムアップコラボレーションによって、BUSは高いトレーニング効率を得られると同時に、効率性を維持したり改善したりすることができます。 様々な視覚言語理解・生成タスクに対するアプローチを評価し, 学習効率を50%向上させながら, 競争力の高い下流タスク性能を示す。 さらに,入力画像の解像度を向上し,ベースラインの計算コストを増大させることなく,多くのダウンストリームタスクにおける最先端性能を実現する。

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