論文の概要: Decomposing and Interpreting Image Representations via Text in ViTs Beyond CLIP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01583v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 17:58:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:41:25.381826
- Title: Decomposing and Interpreting Image Representations via Text in ViTs Beyond CLIP
- Title（参考訳）: CLIP 以外の ViT におけるテキストによる画像表現の分解と解釈
- Authors: Sriram Balasubramanian, Samyadeep Basu, Soheil Feizi,
- Abstract要約: 任意の視覚変換器(ViT)における様々なコンポーネントの役割を識別するフレームワークを提案する。
具体的には、最終的な表現の分解を、異なるモデルコンポーネントからのコントリビューションに自動化する。
また,特定の特徴について重要な要素をランク付けするための新しいスコアリング機能も導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.18562650350898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent works have explored how individual components of the CLIP-ViT model contribute to the final representation by leveraging the shared image-text representation space of CLIP. These components, such as attention heads and MLPs, have been shown to capture distinct image features like shape, color or texture. However, understanding the role of these components in arbitrary vision transformers (ViTs) is challenging. To this end, we introduce a general framework which can identify the roles of various components in ViTs beyond CLIP. Specifically, we (a) automate the decomposition of the final representation into contributions from different model components, and (b) linearly map these contributions to CLIP space to interpret them via text. Additionally, we introduce a novel scoring function to rank components by their importance with respect to specific features. Applying our framework to various ViT variants (e.g. DeiT, DINO, DINOv2, Swin, MaxViT), we gain insights into the roles of different components concerning particular image features.These insights facilitate applications such as image retrieval using text descriptions or reference images, visualizing token importance heatmaps, and mitigating spurious correlations.
- Abstract（参考訳）: 最近の研究は、CLIP-ViTモデルの個々のコンポーネントが、CLIPの共有画像テキスト表現空間を活用することで、最終的な表現にどのように貢献するかを探求している。
これらのコンポーネント、例えばアテンションヘッドやMLPは、形状、色、テクスチャといった異なる画像の特徴を捉えている。
しかし、任意の視覚変換器(ViT)におけるこれらのコンポーネントの役割を理解することは困難である。
この目的のために、CLIP以外のViTにおける様々なコンポーネントの役割を識別できる一般的なフレームワークを紹介します。
具体的には
(a) 異なるモデルコンポーネントからのコントリビューションへの最終表現の分解を自動化し、
b) これらのコントリビューションをCLIP空間に線形にマッピングしてテキストで解釈する。
さらに,特定の特徴について重要な要素をランク付けする新しいスコアリング機能を導入する。
これらの知見は, テキスト記述や参照画像を用いた画像検索, トークンの重要度熱マップの可視化, スパイラル相関の緩和など, 様々なViT変異体(例: DeiT, DINO, DINOv2, Swin, MaxViT)にフレームワークを適用し, 特定の画像特徴に関する異なるコンポーネントの役割についての洞察を得る。
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