論文の概要: Grounded Image Text Matching with Mismatched Relation Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01236v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 15:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 12:21:50.528356
• Title: Grounded Image Text Matching with Mismatched Relation Reasoning
• Title（参考訳）: ミスマッチ関係推論を用いた接地画像テキストマッチング
• Authors: Yu Wu, Yana Wei, Haozhe Wang, Yongfei Liu, Sibei Yang, Xuming He
• Abstract要約: GITM-MR(Gunded Image Text Matching with Mismatched Relation)は,新しい視覚言語共同作業である。 GITM-MRは、式が画像を記述するかどうかを最初に決定するためにモデルを必要とし、次に参照オブジェクトをローカライズするか、テキストのミスマッチ部分をグラウンドする。 本稿では、双方向メッセージ伝搬による関係認識推論を組み込んだRCRN(Relation-sensitive Cor correspondence Reasoning Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.524420144738684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Grounded Image Text Matching with Mismatched Relation (GITM-MR), a novel visual-linguistic joint task that evaluates the relation understanding capabilities of transformer-based pre-trained models. GITM-MR requires a model to first determine if an expression describes an image, then localize referred objects or ground the mismatched parts of the text. We provide a benchmark for evaluating pre-trained models on this task, with a focus on the challenging settings of limited data and out-of-distribution sentence lengths. Our evaluation demonstrates that pre-trained models lack data efficiency and length generalization ability. To address this, we propose the Relation-sensitive Correspondence Reasoning Network (RCRN), which incorporates relation-aware reasoning via bi-directional message propagation guided by language structure. RCRN can be interpreted as a modular program and delivers strong performance in both length generalization and data efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, トランスフォーマティブ型事前学習モデルの関係理解能力を評価する新しい視覚言語協調作業である, ミスマッチ関係を用いた接地画像テキストマッチング (gitm-mr) を提案する。 GITM-MRは、式が画像を記述するかどうかを最初に決定するためにモデルを必要とし、次に参照オブジェクトをローカライズするか、テキストのミスマッチ部分をグラウンドする。 このタスクで事前訓練されたモデルを評価するためのベンチマークを提供し、限られたデータと配布外文長の挑戦的な設定に焦点をあてる。 本評価は,事前学習モデルにデータ効率と長さ一般化能力が欠けていることを示す。 そこで本研究では,言語構造によって導かれる双方向メッセージ伝搬による関係認識推論を組み込んだ関係感応対応推論ネットワーク(rcrn)を提案する。 RCRNはモジュラープログラムとして解釈でき、長さの一般化とデータ効率の両面で高い性能を提供する。

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