論文の概要: VISTA: Visualized Text Embedding For Universal Multi-Modal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04292v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 17:37:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:30:41.755023
• Title: VISTA: Visualized Text Embedding For Universal Multi-Modal Retrieval
• Title（参考訳）: VISTA:Universal Multi-Modal Retrievalのためのビジュアルテキスト埋め込み
• Authors: Junjie Zhou, Zheng Liu, Shitao Xiao, Bo Zhao, Yongping Xiong,
• Abstract要約: 汎用マルチモーダル検索のための新しい埋め込みモデルVISTAを提案する。 画像理解機能を備えた強力なテキストエンコーダを拡張するフレキシブルアーキテクチャを導入する。 第2に,埋め込みモデルのトレーニングを容易にするために,高品質な合成画像テキストを提供する2つのデータ生成戦略を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.603148564713518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal retrieval becomes increasingly popular in practice. However, the existing retrievers are mostly text-oriented, which lack the capability to process visual information. Despite the presence of vision-language models like CLIP, the current methods are severely limited in representing the text-only and image-only data. In this work, we present a new embedding model VISTA for universal multi-modal retrieval. Our work brings forth threefold technical contributions. Firstly, we introduce a flexible architecture which extends a powerful text encoder with the image understanding capability by introducing visual token embeddings. Secondly, we develop two data generation strategies, which bring high-quality composed image-text to facilitate the training of the embedding model. Thirdly, we introduce a multi-stage training algorithm, which first aligns the visual token embedding with the text encoder using massive weakly labeled data, and then develops multi-modal representation capability using the generated composed image-text data. In our experiments, VISTA achieves superior performances across a variety of multi-modal retrieval tasks in both zero-shot and supervised settings. Our model, data, and source code are available at https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル検索は、実際はますます人気が高まっている。 しかし、既存のレトリバーはほとんどがテキスト指向であり、視覚情報を処理する能力がない。 CLIPのような視覚言語モデルが存在するにもかかわらず、現在の手法はテキストのみのデータと画像のみのデータを表現することに大きく制限されている。 本研究では,汎用マルチモーダル検索のための新しい埋め込みモデルVISTAを提案する。 私たちの仕事は3倍の技術的貢献をもたらします。 まず,視覚的トークン埋め込みを導入することで,画像理解機能を備えた強力なテキストエンコーダを拡張するフレキシブルアーキテクチャを提案する。 第2に,埋め込みモデルのトレーニングを容易にするために,高品質な合成画像テキストを提供する2つのデータ生成戦略を開発する。 第3に,大量の弱ラベル付きデータを用いたテキストエンコーダに視覚トークンを埋め込んだマルチステージトレーニングアルゴリズムを導入し,生成した画像テキストデータを用いたマルチモーダル表現機能を開発する。 我々の実験では、VISTAは、ゼロショットと教師付き設定の両方において、様々なマルチモーダル検索タスクにおいて優れた性能を達成する。 私たちのモデル、データ、ソースコードはhttps://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding.comで公開されています。

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