論文の概要: Mind the Modality Gap: Towards a Remote Sensing Vision-Language Model via Cross-modal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09816v2
• Date: Fri, 18 Jul 2025 11:42:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:25.982043
• Title: Mind the Modality Gap: Towards a Remote Sensing Vision-Language Model via Cross-modal Alignment
• Title（参考訳）: モダリティギャップを意識する:クロスモーダルアライメントによるリモートセンシングビジョンランゲージモデルに向けて
• Authors: Angelos Zavras, Dimitrios Michail, Begüm Demir, Ioannis Papoutsis,
• Abstract要約: 我々は,様々な画像分類タスクにおいて高精度な視覚言語基礎モデルであるコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)に注目した。 リモートセンシング(RS)や医用画像など、ゼロショットCLIPのパフォーマンスが最適ではない領域がまだ残っている。 CLIPの視覚的・テキスト的モダリティと異なるRS画像モダリティを一致させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.682326604942316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning (DL) is undergoing a paradigm shift with the emergence of foundation models. In this work, we focus on Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), a Vision-Language foundation model that achieves high accuracy across various image classification tasks and often rivals fully supervised baselines, despite not being explicitly trained for those tasks. Nevertheless, there are still domains where zero-shot CLIP performance is far from optimal, such as Remote Sensing (RS) and medical imagery. These domains do not only exhibit fundamentally different distributions compared to natural images, but also commonly rely on complementary modalities, beyond RGB, to derive meaningful insights. To this end, we propose a methodology to align distinct RS image modalities with the visual and textual modalities of CLIP. Our two-stage procedure addresses the aforementioned distribution shift, extends the zero-shot capabilities of CLIP and enriches CLIP's shared embedding space with domain-specific knowledge. Initially, we robustly fine-tune CLIP according to the PAINT (Ilharco et al., 2022) patching protocol, in order to deal with the distribution shift. Building upon this foundation, we facilitate the cross-modal alignment of a RS modality encoder by distilling knowledge from the CLIP visual and textual encoders. We empirically show that both patching and cross-modal alignment translate to significant performance gains, across several RS imagery classification and cross-modal retrieval benchmark datasets. Notably, these enhancements are achieved without the reliance on textual descriptions, without introducing any task-specific parameters, without training from scratch and without catastrophic forgetting. We make our code implementation and weights for all experiments publicly available at https://github.com/Orion-AI-Lab/MindTheModalityGap.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、基礎モデルの出現とともにパラダイムシフトを経験しています。 本研究では,様々な画像分類タスクにおいて高い精度を達成し,これらのタスクに対して明示的に訓練を受けていないにもかかわらず,完全に教師付きベースラインと競合するビジョン・ランゲージの基礎モデルである,コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)に焦点を当てる。 それでも、リモートセンシング(RS)や医用画像など、ゼロショットCLIPのパフォーマンスが最適ではない領域は依然として存在する。 これらの領域は自然画像と根本的に異なる分布を示すだけでなく、一般的にはRGB以外の相補的なモダリティに依存して意味のある洞察を導き出す。 そこで本稿では,CLIPの視覚的・テキスト的モダリティと,異なるRS画像のモダリティを一致させる手法を提案する。 上記の分散シフトに対処し、CLIPのゼロショット機能を拡張し、ドメイン固有の知識でCLIPの共有埋め込みスペースを強化する。 当初、配布シフトに対応するため、PAINT (Ilharco et al , 2022) パッチプロトコルに従って、CLIPを堅牢に微調整しました。 この基盤を基盤として,CLIPビジュアルエンコーダとテキストエンコーダの知識を抽出することにより,RSモダリティエンコーダの相互アライメントを容易にする。 パッチとクロスモーダルアライメントの両方が、いくつかのRS画像分類とクロスモーダル検索ベンチマークデータセットにまたがって、大きなパフォーマンス向上をもたらすことを実証的に示す。 特に、これらの拡張は、テキスト記述に頼ることなく、タスク固有のパラメータを導入することなく、スクラッチからトレーニングすることなく、破滅的な忘れをすることなく達成されます。 コードの実装と重み付けをhttps://github.com/Orion-AI-Lab/MindTheModalityGapで公開しています。

関連論文リスト

• Cross-Modal Consistency Learning for Sign Language Recognition [92.44927164283641]
  既存の事前学習方法は、コンパクトなポーズデータのみに焦点を当てている。 クロスモーダル一貫性学習フレームワーク(CCL-SLR)を提案する。 CCL-SLRはRGBから学習し、自己教師付き事前学習に基づいてモダリティをポーズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-16T12:34:07Z)
• Data-Efficient Generalization for Zero-shot Composed Image Retrieval [67.46975191141928]
  ZS-CIRは、トレーニングのために配布する三つ子を必要とせず、参照画像とテキスト記述に基づいて対象画像を検索することを目的としている。 1つの一般的なアプローチは、マッピングネットワークを用いてテキスト埋め込み空間内の擬似ワードトークンに画像埋め込みを転送するビジョン言語事前学習パラダイムである。 テキスト・サプリメント(TS)モジュールとセマンティック・セット(S-Set)という2つの新しい設計を含む,データ効率の一般化(DeG)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T07:49:31Z)
• CoTMR: Chain-of-Thought Multi-Scale Reasoning for Training-Free Zero-Shot Composed Image Retrieval [13.59418209417664]
  Zero-Shot Composed Image Retrieval (ZS-CIR) は、サンプルをトレーニングすることなく、合成クエリから情報を統合してターゲット画像を取得することを目的としている。 我々は,ZS-CIRのためのトレーニングフリーフレームワークであるCoTMRを提案し,新しいChain-of-Thought(CoT)とマルチスケール推論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-28T08:12:23Z)
• Cross the Gap: Exposing the Intra-modal Misalignment in CLIP via Modality Inversion [13.696706205837238]
  CLIPのような事前訓練されたマルチモーダルビジョンランゲージモデルは、様々なアプリケーションで広く使われている。 これは本質的にはCLIPスタイルのモーダル間コントラスト損失によるもので、モーダル内制約を強制しないためである、と我々は主張する。 画像・画像・テキスト・テキスト検索のモーダル内タスクにおいて、これらのタスクを相互にアプローチすることで性能が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T17:58:59Z)
• Relation-Aware Meta-Learning for Zero-shot Sketch-Based Image Retrieval [89.15541654536544]
  スケッチベースの画像検索(SBIR)は、同じクラス内で自然写真を取得するためにフリーハンドスケッチに依存している。 この制限に対処するため、タスクはゼロショットSketch-based Image Retrieval (ZS-SBIR)へと進化した。 本稿では,ZS-SBIRのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T09:35:27Z)
• MoTaDual: Modality-Task Dual Alignment for Enhanced Zero-shot Composed Image Retrieval [20.612534837883892]
  Composed Image Retrieval (CIR) は、ターゲット画像の検索にバイモーダル(image+text)クエリを利用する、難しい視覚言語タスクである。 本稿では,両者の相違に対処するための2段階の枠組みを提案する。 MoTaDualは、トレーニング時間と計算コストを低く保ちながら、4つの広く使用されているZS-CIRベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T08:49:05Z)
• Unsupervised Modality Adaptation with Text-to-Image Diffusion Models for Semantic Segmentation [54.96563068182733]
  セグメンテーションタスクのためのテキスト・ツー・イメージ拡散モデル(MADM)を用いたモダリティ適応を提案する。 MADMは、広範囲な画像とテキストのペアで事前訓練されたテキストと画像の拡散モデルを使用して、モデルの相互モダリティ能力を向上する。 我々は,MADMが画像から深度,赤外線,イベントのモダリティといった様々なモダリティタスクにまたがって,最先端の適応性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T03:49:40Z)
• Unity in Diversity: Multi-expert Knowledge Confrontation and Collaboration for Generalizable Vehicle Re-identification [60.20318058777603]
  一般化可能な車両再識別(ReID)は、微調整や再訓練を必要とせず、未知のターゲットドメインに適応可能なモデルの開発を目指している。 これまでの研究は主に、ソースドメイン間のデータ分散を調整することで、ドメイン不変の機能の抽出に重点を置いてきた。 そこで本研究では,この問題を解決するために,2段階のMulti-expert Knowledge Confrontation and Collaboration(MiKeCoCo)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T04:06:39Z)
• Towards Self-Supervised FG-SBIR with Unified Sample Feature Alignment and Multi-Scale Token Recycling [11.129453244307369]
  FG-SBIRは、埋め込み空間におけるスケッチと対応する画像の距離を最小化することを目的としている。 両領域間のギャップを狭める効果的なアプローチを提案する。 主に、イントラサンプルとインターサンプルの両方を共有する統一的な相互情報共有を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T13:49:12Z)
• Leveraging Cross-Modal Neighbor Representation for Improved CLIP Classification [54.96876797812238]
  画像と隣接するテキスト間の距離構造に基づく新しいCrOss-moDal nEighbor表現(CODER)を提案する。 高品質のCODERを構築する鍵は、画像にマッチする大量の高品質で多様なテキストを作成する方法にある。 さまざまなデータセットやモデルに対する実験結果から、CODERの有効性が確認されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T02:04:36Z)
• Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
  Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。 従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。 本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:14:14Z)
• Cross-Modal Retrieval Meets Inference:Improving Zero-Shot Classification with Cross-Modal Retrieval [29.838375158101027]
  CLIP(Contrastive Language-image Pre-training)は,ゼロショット分類能力に優れていた。 本稿では,(1)クロスモーダル検索と(2)モーダル信頼に基づくアンサンブルの2つの重要なステップからなる新しい推論手法であるX-MoReを提案する。 X-MoReは、追加のトレーニングを必要とせずに、さまざまなタスクセットで堅牢なパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T13:02:35Z)
• Continual Vision-Language Representation Learning with Off-Diagonal Information [112.39419069447902]
  CLIPのようなマルチモーダルなコントラスト学習フレームワークは通常、トレーニングに大量の画像テキストサンプルを必要とする。 本稿では,ストリーミングデータを用いた連続CLIPトレーニングの実現可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T08:04:46Z)
• SCMM: Calibrating Cross-modal Representations for Text-Based Person Search [43.17325362167387]
  テキスト・ベース・パーソナリティ・サーチ(TBPS)は,大規模ギャラリーから対象人物の正確な検索を可能にする重要なタスクである。 クロスモーダルTBPSタスクでは、共通埋め込み空間において、よく分散された表現を得ることが重要である。 本稿では,Sew and Masked Modeling (SCMM) という手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T07:50:16Z)
• CLIP-Driven Fine-grained Text-Image Person Re-identification [50.94827165464813]
  TIReIDは、候補画像のプールから与えられたテキストクエリに対応する画像を取得することを目的としている。 TIReIDにおけるCLIPの強力な知識をフル活用するための,CLIP駆動のきめ細かい情報抽出フレームワーク(CFine)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T03:43:12Z)
• Robust Cross-Modal Representation Learning with Progressive Self-Distillation [7.676408770854477]
  CLIPの視覚言語アプローチの学習目的は、Webハーベスト画像キャプションデータセットに見られるノイズの多い多対多対応を効果的に考慮していない。 本研究では、進行的な自己蒸留とソフトな画像テキストアライメントを用いて、雑音の多いデータから頑健な表現をより効率的に学習するクロスモーダルコントラスト学習に基づく新しいトレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-10T03:28:18Z)
• Inter-class Discrepancy Alignment for Face Recognition [55.578063356210144]
  IA(Inter-class DiscrepancyAlignment)という統合フレームワークを提案する。 IDA-DAOは、画像と隣人の相違を考慮した類似度スコアの整合に使用される。 IDA-SSEは、GANで生成された仮想候補画像を導入することで、説得力のあるクラス間隣人を提供できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T08:20:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。