論文の概要: MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17049v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 18:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 16:59:37.546311
• Title: MobileCLIP: Fast Image-Text Models through Multi-Modal Reinforced Training
• Title（参考訳）: MobileCLIP:マルチモーダル強化トレーニングによる高速画像テキストモデル
• Authors: Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Hadi Pouransari, Fartash Faghri, Raviteja Vemulapalli, Oncel Tuzel
• Abstract要約: 実行時のパフォーマンスに最適化された画像テキストモデルの新たなファミリであるMobileCLIPを紹介します。 MobileCLIPは、画像キャプションモデルと強力なCLIPエンコーダのアンサンブルからの知識伝達を使用して、効率的なモデルの精度を向上させる。 我々のアプローチは、強化データセットに付加的な知識を格納することで、列車時の計算オーバーヘッドを回避する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.40842544543163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive pretraining of image-text foundation models, such as CLIP, demonstrated excellent zero-shot performance and improved robustness on a wide range of downstream tasks. However, these models utilize large transformer-based encoders with significant memory and latency overhead which pose challenges for deployment on mobile devices. In this work, we introduce MobileCLIP -- a new family of efficient image-text models optimized for runtime performance along with a novel and efficient training approach, namely multi-modal reinforced training. The proposed training approach leverages knowledge transfer from an image captioning model and an ensemble of strong CLIP encoders to improve the accuracy of efficient models. Our approach avoids train-time compute overhead by storing the additional knowledge in a reinforced dataset. MobileCLIP sets a new state-of-the-art latency-accuracy tradeoff for zero-shot classification and retrieval tasks on several datasets. Our MobileCLIP-S2 variant is 2.3$\times$ faster while more accurate compared to previous best CLIP model based on ViT-B/16. We further demonstrate the effectiveness of our multi-modal reinforced training by training a CLIP model based on ViT-B/16 image backbone and achieving +2.9% average performance improvement on 38 evaluation benchmarks compared to the previous best. Moreover, we show that the proposed approach achieves 10$\times$-1000$\times$ improved learning efficiency when compared with non-reinforced CLIP training.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような画像テキスト基盤モデルの対照的な事前トレーニングは、優れたゼロショット性能を示し、幅広い下流タスクにおける堅牢性を改善した。 しかし、これらのモデルは大きなトランスフォーマーベースのエンコーダを使用しており、メモリと遅延のオーバーヘッドが大きいため、モバイルデバイスへのデプロイが困難である。 本研究では,実行時性能に最適化された画像テキストモデルの新たなファミリであるMobileCLIPと,マルチモーダル強化トレーニング(マルチモーダル強化トレーニング)を新たに導入する。 提案手法は,画像キャプションモデルと強力なCLIPエンコーダのアンサンブルからの知識伝達を利用して,効率的なモデルの精度を向上させる。 我々のアプローチは、強化データセットに付加的な知識を格納することで、列車時の計算オーバーヘッドを回避する。 MobileCLIPは、ゼロショット分類と複数のデータセットの検索タスクのための、最先端の遅延精度トレードオフを新たに設定する。 われわれのMobileCLIP-S2は2.3$\times$速く、ViT-B/16に基づくCLIPモデルよりも正確である。 さらに,vit-b/16画像バックボーンに基づくクリップモデルをトレーニングし,38評価ベンチマークで+2.9%の平均性能改善を達成し,マルチモーダル強化トレーニングの有効性を実証した。 さらに,提案手法は,非強化CLIPトレーニングと比較して,学習効率が向上する10$\times$-1000$\times$。

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