論文の概要: From Latent to Engine Manifolds: Analyzing ImageBind's Multimodal Embedding Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10528v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 17:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-22 21:32:16.735659
• Title: From Latent to Engine Manifolds: Analyzing ImageBind's Multimodal Embedding Space
• Title（参考訳）: ImageBindのマルチモーダル埋め込みスペースの解析
• Authors: Andrew Hamara, Pablo Rivas,
• Abstract要約: 本稿では,画像/テキストペアの重なり合う情報を捉えることを目的とした,簡易な埋め込み融合ワークフローを提案する。 このような融合埋め込みをベクトルデータベースに格納した後、次元の減少を実験し、関節埋め込みのセマンティックな品質を伝えるための実証的な証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study investigates ImageBind's ability to generate meaningful fused multimodal embeddings for online auto parts listings. We propose a simplistic embedding fusion workflow that aims to capture the overlapping information of image/text pairs, ultimately combining the semantics of a post into a joint embedding. After storing such fused embeddings in a vector database, we experiment with dimensionality reduction and provide empirical evidence to convey the semantic quality of the joint embeddings by clustering and examining the posts nearest to each cluster centroid. Additionally, our initial findings with ImageBind's emergent zero-shot cross-modal retrieval suggest that pure audio embeddings can correlate with semantically similar marketplace listings, indicating potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,オンライン自動車部品一覧作成のための有意義な融合型マルチモーダル埋め込みを生成するImageBindの能力について検討する。 本稿では,画像とテキストの重なり合う情報を抽出し,投稿のセマンティクスを結合埋め込みに組み合わせることを目的とした,簡易な埋め込み統合ワークフローを提案する。 このような融合埋め込みをベクトルデータベースに格納した後、次元還元実験を行い、クラスタリングにより関節埋め込みのセマンティックな品質を伝達し、各クラスタセントロイドに最も近いポストを調べる経験的証拠を提供する。 さらに、ImageBindのゼロショットクロスモーダル検索による最初の発見は、純粋なオーディオ埋め込みが意味論的に類似したマーケットプレースリスティングと相関し、将来の研究の道筋を示すことを示唆している。

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