論文の概要: CLIP with Quality Captions: A Strong Pretraining for Vision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08911v1
• Date: Tue, 14 May 2024 19:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 15:05:10.380459
• Title: CLIP with Quality Captions: A Strong Pretraining for Vision Tasks
• Title（参考訳）: 品質制限を備えたCLIP: ビジョンタスクのための強力な事前トレーニング
• Authors: Pavan Kumar Anasosalu Vasu, Hadi Pouransari, Fartash Faghri, Oncel Tuzel,
• Abstract要約: 良質なキャプションを用いたCLIPプレトレーニングは,近年の教師付き・自己監督型・弱教師付きプレトレーニング方法を上回る可能性がある。 モバイルアーキテクチャはCLIP事前トレーニングのメリットも大きいことが分かっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.208506912410147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CLIP models perform remarkably well on zero-shot classification and retrieval tasks. But recent studies have shown that learnt representations in CLIP are not well suited for dense prediction tasks like object detection, semantic segmentation or depth estimation. More recently, multi-stage training methods for CLIP models was introduced to mitigate the weak performance of CLIP on downstream tasks. In this work, we find that simply improving the quality of captions in image-text datasets improves the quality of CLIP's visual representations, resulting in significant improvement on downstream dense prediction vision tasks. In fact, we find that CLIP pretraining with good quality captions can surpass recent supervised, self-supervised and weakly supervised pretraining methods. We show that when CLIP model with ViT-B/16 as image encoder is trained on well aligned image-text pairs it obtains 12.1% higher mIoU and 11.5% lower RMSE on semantic segmentation and depth estimation tasks over recent state-of-the-art Masked Image Modeling (MIM) pretraining methods like Masked Autoencoder (MAE). We find that mobile architectures also benefit significantly from CLIP pretraining. A recent mobile vision architecture, MCi2, with CLIP pretraining obtains similar performance as Swin-L, pretrained on ImageNet-22k for semantic segmentation task while being 6.1$\times$ smaller. Moreover, we show that improving caption quality results in $10\times$ data efficiency when finetuning for dense prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: CLIPモデルは、ゼロショット分類と検索タスクにおいて極めてよく機能する。 しかし、最近の研究では、CLIPの学習表現は、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、深さ推定といった密集した予測タスクには適していないことが示されている。 最近では、下流タスクにおけるCLIPの弱いパフォーマンスを軽減するために、CLIPモデルのマルチステージトレーニング手法が導入されている。 本研究では,画像テキストデータセットのキャプションの品質向上がCLIPの視覚的表現の質の向上に寄与し,下流の高密度な予測視覚タスクに顕著な改善をもたらすことを明らかにする。 事実,CLIPプレトレーニングは,近年の教師付き,自己監督型,弱監督型プレトレーニング法を超越していることがわかった。 画像エンコーダとしての ViT-B/16 を用いた CLIP モデルでは,Masked Autoencoder (MAE) のような最近の最先端の Masked Image Modeling (MIM) による意味的セグメンテーションおよび深度推定タスクにおいて,12.1% の mIoU と 11.5% の RMSE が得られた。 モバイルアーキテクチャはCLIP事前トレーニングのメリットも大きいことが分かっています。 CLIPプリトレーニングを備えた最近のモバイルビジョンアーキテクチャであるMCi2は、セマンティックセグメンテーションタスクのためにImageNet-22kで事前トレーニングされたSwin-Lと同じようなパフォーマンスを取得し、より小さい6.1$\times$である。 さらに, 高密度予測タスクの微調整では, キャプション品質の改善が10\times$データ効率をもたらすことを示す。

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