論文の概要: Unified Lexical Representation for Interpretable Visual-Language Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17827v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 07:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 14:57:53.999934
• Title: Unified Lexical Representation for Interpretable Visual-Language Alignment
• Title（参考訳）: 解釈可能な視覚言語アライメントのための統一語彙表現法
• Authors: Yifan Li, Yikai Wang, Yanwei Fu, Dongyu Ru, Zheng Zhang, Tong He,
• Abstract要約: より解釈可能なVLAフレームワークであるLexVLAを紹介する。 これら2つの事前学習されたユニモーダルモデルが、控えめなマルチモーダルデータセットを微調整することで、適切に整列できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.059812317944434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual-Language Alignment (VLA) has gained a lot of attention since CLIP's groundbreaking work. Although CLIP performs well, the typical direct latent feature alignment lacks clarity in its representation and similarity scores. On the other hand, lexical representation, a vector whose element represents the similarity between the sample and a word from the vocabulary, is a natural sparse representation and interpretable, providing exact matches for individual words. However, lexical representations is difficult to learn due to no ground-truth supervision and false-discovery issues, and thus requires complex design to train effectively. In this paper, we introduce LexVLA, a more interpretable VLA framework by learning a unified lexical representation for both modalities without complex design. We use DINOv2 as our visual model for its local-inclined features and Llama 2, a generative language model, to leverage its in-context lexical prediction ability. To avoid the false discovery, we propose an overuse penalty to refrain the lexical representation from falsely frequently activating meaningless words. We demonstrate that these two pre-trained uni-modal models can be well-aligned by fine-tuning on modest multi-modal dataset and avoid intricate training configurations. On cross-modal retrieval benchmarks, LexVLA, trained on the CC-12M multi-modal dataset, outperforms baselines fine-tuned on larger datasets (e.g., YFCC15M) and those trained from scratch on even bigger datasets (e.g., 1.1B data, including CC-12M). We conduct extensive experiments to analyze LexVLA.
• Abstract（参考訳）: Visual-Language Alignment (VLA)は、CLIPの画期的な作業以来、多くの注目を集めている。 CLIPはうまく機能するが、典型的な遅延機能アライメントは、その表現と類似性スコアの明確さに欠ける。 一方、語彙のサンプルと単語の類似性を表現した語彙表現は、自然なスパース表現であり、個々の単語の正確な一致を提供する。 しかし、根底的な監督や誤発見の問題がないため、語彙表現の学習は困難であり、効果的に訓練するには複雑な設計が必要である。 本稿では,より解釈しやすいVLAフレームワークであるLexVLAを紹介する。 我々はDINOv2をローカル言語の特徴の視覚モデルとして使用し、生成言語モデルであるLlamaをテキスト内語彙予測能力の活用に利用した。 誤検出を避けるため,語彙表現が無意味な単語を誤発することを防ぐために,過剰なペナルティを提案する。 これら2つの事前学習されたユニモーダルモデルは、控えめなマルチモーダルデータセットを微調整し、複雑なトレーニング構成を避けることで、適切に整列できることを実証する。 クロスモーダル検索ベンチマークでは、CC-12MマルチモーダルデータセットでトレーニングされたLexVLAが、より大きなデータセット(例えば、YFCC15M)と、さらに大きなデータセット(例えば、CC-12Mを含む1.1Bデータ)でトレーニングされたデータセットのベースラインを微調整した上で、パフォーマンスが向上する。 我々はLexVLAを解析するための広範囲な実験を行った。

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