論文の概要: ComKD-CLIP: Comprehensive Knowledge Distillation for Contrastive Language-Image Pre-traning Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04145v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 01:12:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 17:00:24.112385
- Title: ComKD-CLIP: Comprehensive Knowledge Distillation for Contrastive Language-Image Pre-traning Model
- Title（参考訳）: ComKD-CLIP:コントラスト言語画像前処理モデルのための包括的知識蒸留
- Authors: Yifan Chen, Xiaozhen Qiao, Zhe Sun, Xuelong Li,
- Abstract要約: コントラスト言語画像前処理モデルのための包括的知識蒸留法ComKD-CLIPを提案する。
大規模な教師CLIPモデルからより小さな学生モデルに知識を抽出し、パラメータを著しく減らして同等のパフォーマンスを確保する。
EduAttentionは教師モデルで抽出したテキスト特徴と学生モデルで抽出した画像特徴との相互関係を探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.587821411012705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) excels in integrating semantic information between images and text through contrastive learning techniques. It has achieved remarkable performance in various multimodal tasks. However, the deployment of large CLIP models is hindered in resource-limited environments, while smaller models frequently fall short of meeting performance benchmarks necessary for practical applications. In this paper, we propose a novel approach, coined as ComKD-CLIP: Comprehensive Knowledge Distillation for Contrastive Language-Image Pre-traning Model, which aims to comprehensively distill the knowledge from a large teacher CLIP model into a smaller student model, ensuring comparable performance with significantly reduced parameters. ComKD-CLIP is composed of two key mechanisms: Image Feature Alignment (IFAlign) and Educational Attention (EduAttention). IFAlign makes the image features extracted by the student model closely match those extracted by the teacher model, enabling the student to learn teacher's knowledge of extracting image features. EduAttention explores the cross-relationships between text features extracted by the teacher model and image features extracted by the student model, enabling the student model to learn how the teacher model integrates text-image features. In addition, ComKD-CLIP can refine the knowledge distilled from IFAlign and EduAttention leveraging the results of text-image feature fusion by the teacher model, ensuring student model accurately absorbs the knowledge of teacher model. Extensive experiments conducted on 11 datasets have demonstrated the superiority of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は、コントラスト学習技術を通じて、画像とテキスト間の意味情報の統合に優れる。
様々なマルチモーダルタスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成した。
しかし、大規模なCLIPモデルの展開はリソース制限された環境では妨げられ、小さなモデルは実用アプリケーションに必要なパフォーマンスベンチマークを満たさないことが多い。
本稿では,ComKD-CLIP(ComKD-CLIP: Comprehensive Knowledge Distillation for Contrastive Language- Image Pre-traning Model)という新しい手法を提案する。
ComKD-CLIPは、画像特徴アライメント(IFAlign)と教育意識(EduAttention)の2つの主要なメカニズムで構成されている。
IFAlignは、教師モデルで抽出した画像特徴と教師モデルで抽出した画像特徴とを密に一致させ、教師のイメージ特徴抽出に関する知識を学習できるようにする。
EduAttentionは、教師モデルによって抽出されたテキスト特徴と学生モデルによって抽出された画像特徴との間の相互関係を探索し、生徒モデルが教師モデルがテキストイメージの特徴をどのように統合するかを学習できるようにする。
また、ComKD-CLIPは、教師モデルによるテキスト画像特徴融合の結果を利用したIFAlignとEduAttentionから抽出した知識を洗練し、生徒モデルが教師モデルの知識を正確に吸収することを保証する。
11個のデータセットに対して行われた大規模な実験は,提案手法の優位性を実証した。
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