論文の概要: Parrot Captions Teach CLIP to Spot Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14232v3
• Date: Thu, 1 Feb 2024 13:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 18:37:28.921983
• Title: Parrot Captions Teach CLIP to Spot Text
• Title（参考訳）: テキストにCLIPを教えるParrot Caption
• Authors: Yiqi Lin, Conghui He, Alex Jinpeng Wang, Bin Wang, Weijia Li, Mike Zheng Shou
• Abstract要約: CLIPは多くのビジョン言語アプリケーションの基礎モデルであるにもかかわらず、CLIPは厳しいテキストスポッティングバイアスに悩まされている。 我々は、最も人気のある画像テキストデータセットLAION-2Bにおいて、キャプションが画像に埋め込まれたテキストを密にパロット(スペル)することを発見した。 本研究は,オウムキャプションを用いた学習がこのようなバイアスを生じやすいが,CLIPモデルにおける視覚言語表現学習に悪影響を及ぼすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.043526358394267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite CLIP being the foundation model in numerous vision-language applications, the CLIP suffers from a severe text spotting bias. Such bias causes CLIP models to `Parrot' the visual text embedded within images while disregarding the authentic visual semantics. We uncover that in the most popular image-text dataset LAION-2B, the captions also densely parrot (spell) the text embedded in images. Our analysis shows that around 50% of images are embedded with visual text content, and around 30% of captions words are in these embedded visual content. Based on such observation, we thoroughly inspect the different released versions of CLIP models and verify that the visual text is the dominant factor in measuring the LAION-style image-text similarity for these models. To examine whether these parrot captions shape the text spotting bias, we train a series of CLIP models with LAION subsets curated by different parrot-caption-oriented criteria. We show that training with parrot captions easily shapes such bias but harms the expected visual-language representation learning in CLIP models. This suggests that it is urgent to revisit either the design of CLIP-like models or the existing image-text dataset curation pipeline built on CLIP score filtering.
• Abstract（参考訳）: CLIPは多くのビジョン言語アプリケーションの基礎モデルであるにもかかわらず、CLIPは厳しいテキストスポッティングバイアスに悩まされている。 このようなバイアスは、CLIPモデルにイメージ内に埋め込まれたビジュアルテキストを‘Parrot’させ、真のビジュアルセマンティクスを無視します。 我々は、最も人気のある画像テキストデータセットLAION-2Bで、キャプションが画像に埋め込まれたテキストを密にパロット(スペル)することを発見した。 分析の結果,画像の約50%がビジュアルテキストコンテンツに埋め込まれており,約30%の字幕語が埋め込みビジュアルコンテンツに含まれていることがわかった。 このような観察に基づいて、CLIPモデルの異なるバージョンを徹底的に検証し、これらのモデルに対するLAIONスタイルの画像テキスト類似度を測定する上で、視覚テキストが重要な要素であることを検証した。 これらのキャプションがテキストスポッティングバイアスを形成するかどうかを調べるため、異なるparrot-caption指向の基準でキュレートされたlaionサブセットを持つ一連のクリップモデルをトレーニングする。 パロットキャプションによる訓練は、このようなバイアスを生じやすいが、クリップモデルで期待される視覚言語表現学習を損なう。 これは、CLIPライクなモデルの設計か、CLIPスコアフィルタリング上に構築された既存のイメージテキストデータセットキュレーションパイプラインを再検討することが緊急であることを示している。

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