論文の概要: Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05916v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 03:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 04:30:17.224673
• Title: Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition
• Title（参考訳）: テキストに基づく分解によるクリップ画像の解釈
• Authors: Yossi Gandelsman, Alexei A. Efros, Jacob Steinhardt
• Abstract要約: CLIP画像エンコーダは,個々のモデルコンポーネントが最終表現にどう影響するかを解析することによって検討する。 画像表現は、個々の画像パッチ、モデル層、アテンションヘッドにまたがる和として分解する。 この理解を利用して、CLIPからスプリケートな機能を取り除き、強力なゼロショットイメージセグメンタを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.34129476152519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the CLIP image encoder by analyzing how individual model components affect the final representation. We decompose the image representation as a sum across individual image patches, model layers, and attention heads, and use CLIP's text representation to interpret the summands. Interpreting the attention heads, we characterize each head's role by automatically finding text representations that span its output space, which reveals property-specific roles for many heads (e.g. location or shape). Next, interpreting the image patches, we uncover an emergent spatial localization within CLIP. Finally, we use this understanding to remove spurious features from CLIP and to create a strong zero-shot image segmenter. Our results indicate that a scalable understanding of transformer models is attainable and can be used to repair and improve models.
• Abstract（参考訳）: CLIP画像エンコーダは,個々のモデルコンポーネントが最終表現にどう影響するかを解析することによって検討する。 我々は,個々の画像パッチ,モデルレイヤ,注意ヘッドの合計として画像表現を分解し,クリップのテキスト表現を用いて要約を解釈する。 注目ヘッドを解釈し、出力空間にまたがるテキスト表現を自動的に見つけ、多くのヘッド(例えば、位置や形状)のプロパティ固有の役割を明らかにすることで、各ヘッドの役割を特徴付ける。 次に、画像パッチを解釈し、CLIP内の創発的な空間的局在を明らかにする。 最後に、この理解を用いて、CLIPからスプリケートな機能を取り除き、強力なゼロショットイメージセグメンタを作成する。 その結果、トランスフォーマーモデルのスケーラブルな理解が実現可能であり、モデルの修復と改善に使用できることがわかった。

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