論文の概要: Efficient Remote Sensing with Harmonized Transfer Learning and Modality Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18253v5
• Date: Tue, 28 May 2024 16:24:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 00:39:49.550533
• Title: Efficient Remote Sensing with Harmonized Transfer Learning and Modality Alignment
• Title（参考訳）: 高調波伝達学習とモダリティアライメントを用いた効率的なリモートセンシング
• Authors: Tengjun Huang,
• Abstract要約: ハーモナイズドトランスファーラーニングとモダリティアライメント(HarMA)は,タスク制約,モダリティアライメント,単一モダリティアライメントを同時に満足する手法である。 HarMAはリモートセンシング分野における2つの一般的なマルチモーダル検索タスクにおいて最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of Visual and Language Pretraining (VLP), an increasing number of downstream tasks are adopting the paradigm of pretraining followed by fine-tuning. Although this paradigm has demonstrated potential in various multimodal downstream tasks, its implementation in the remote sensing domain encounters some obstacles. Specifically, the tendency for same-modality embeddings to cluster together impedes efficient transfer learning. To tackle this issue, we review the aim of multimodal transfer learning for downstream tasks from a unified perspective, and rethink the optimization process based on three distinct objectives. We propose "Harmonized Transfer Learning and Modality Alignment (HarMA)", a method that simultaneously satisfies task constraints, modality alignment, and single-modality uniform alignment, while minimizing training overhead through parameter-efficient fine-tuning. Remarkably, without the need for external data for training, HarMA achieves state-of-the-art performance in two popular multimodal retrieval tasks in the field of remote sensing. Our experiments reveal that HarMA achieves competitive and even superior performance to fully fine-tuned models with only minimal adjustable parameters. Due to its simplicity, HarMA can be integrated into almost all existing multimodal pretraining models. We hope this method can facilitate the efficient application of large models to a wide range of downstream tasks while significantly reducing the resource consumption. Code is available at https://github.com/seekerhuang/HarMA.
• Abstract（参考訳）: Visual and Language Pretraining (VLP)の台頭に伴い、多くのダウンストリームタスクが事前トレーニングのパラダイムを採用しており、さらに微調整も行われている。 このパラダイムは、様々なマルチモーダルな下流タスクにおいてポテンシャルを示してきたが、リモートセンシング領域における実装はいくつかの障害に直面している。 具体的には、同じモダリティの埋め込みを一緒にクラスタ化する傾向は、効率的な移動学習を妨げる。 この問題に対処するために,下流タスクに対するマルチモーダル・トランスファー学習の目的を統一的な視点から検討し,3つの異なる目的に基づいて最適化プロセスを再考する。 本研究では,タスク制約,モダリティアライメント,単一モダリティアライメントを同時に満足する手法であるHarMA(Harmonized Transfer Learning and Modality Alignment)を提案する。 注目すべきは、トレーニングのための外部データを必要としないHarMAは、リモートセンシングの分野で人気の高い2つのマルチモーダル検索タスクにおいて、最先端のパフォーマンスを達成することである。 実験の結果,HarMAは最小限の調整可能なパラメータしか持たない完全微調整モデルに対して,競争力や性能に優れることがわかった。 その単純さから、HarMAは既存のほとんどすべてのマルチモーダル事前学習モデルに統合できる。 本手法により,大規模モデルの幅広い下流タスクへの効率的な適用が促進され,資源消費を大幅に削減できることを期待する。 コードはhttps://github.com/seekerhuang/HarMA.comで入手できる。

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