論文の概要: CatLIP: CLIP-level Visual Recognition Accuracy with 2.7x Faster Pre-training on Web-scale Image-Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15653v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 05:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:09:25.143249
• Title: CatLIP: CLIP-level Visual Recognition Accuracy with 2.7x Faster Pre-training on Web-scale Image-Text Data
• Title（参考訳）: CatLIP: Webスケール画像テキストデータによる2.7倍高速事前学習によるCLIPレベルの視覚認識精度
• Authors: Sachin Mehta, Maxwell Horton, Fartash Faghri, Mohammad Hossein Sekhavat, Mahyar Najibi, Mehrdad Farajtabar, Oncel Tuzel, Mohammad Rastegari,
• Abstract要約: 本稿では,Web スケールの画像テキストデータに基づく視覚モデルの弱教師付き事前学習を提案する。 提案手法は,画像テキストデータに基づく事前学習を分類タスクとして再編成する。 Webスケールのデータに対する対照的な学習に比べて、トレーニング速度の2.7倍の加速を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.88256210436378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contrastive learning has emerged as a transformative method for learning effective visual representations through the alignment of image and text embeddings. However, pairwise similarity computation in contrastive loss between image and text pairs poses computational challenges. This paper presents a novel weakly supervised pre-training of vision models on web-scale image-text data. The proposed method reframes pre-training on image-text data as a classification task. Consequently, it eliminates the need for pairwise similarity computations in contrastive loss, achieving a remarkable $2.7\times$ acceleration in training speed compared to contrastive learning on web-scale data. Through extensive experiments spanning diverse vision tasks, including detection and segmentation, we demonstrate that the proposed method maintains high representation quality. Our source code along with pre-trained model weights and training recipes is available at \url{https://github.com/apple/corenet}.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は、画像とテキストの埋め込みのアライメントを通じて効果的な視覚表現を学習するための変換方法として登場した。 しかし、画像とテキストのペア間の対照的な損失におけるペアワイズ類似性計算は、計算上の問題を引き起こす。 本稿では,Webスケール画像テキストデータに基づく視覚モデルの弱教師付き事前学習を提案する。 提案手法は,画像テキストデータに基づく事前学習を分類タスクとして再編成する。 その結果、対の類似性計算を対照的な損失で不要にし、Webスケールのデータでの対照的な学習と比較して、トレーニング速度の2.7\times$Accelerationを達成した。 検出やセグメンテーションを含む多様な視覚タスクにまたがる広範囲な実験を通じて,提案手法は高い表現品質を維持していることを示す。 トレーニング済みのモデルウェイトとトレーニングレシピとともに、ソースコードは \url{https://github.com/apple/corenet} で公開されています。

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