Fugu-MT 論文翻訳(概要): Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification

論文の概要: Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17777v3
Date: Fri, 06 Dec 2024 06:58:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-09 15:54:26.342042
Title: Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification
Title（参考訳）: マルチモーダル分類のためのマルチモーダル混合コントラスト学習による共有関係の調和
Authors: Raja Kumar, Raghav Singhal, Pranamya Kulkarni, Deval Mehta, Kshitij Jadhav,
Abstract要約: マルチモーダルデータに固有のニュアンス付き共有関係を抽出するマルチモーダル混合コントラスト学習手法であるM3CoLを提案する。我々は,M3CoLが共有マルチモーダル関係を効果的に捉え,ドメイン間の一般化を実証する。我々の研究は、堅牢なマルチモーダル学習のための共有関係の学習の重要性を強調し、将来の研究に有望な道を開く。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6616868775630587
License:
Abstract: Deep multimodal learning has shown remarkable success by leveraging contrastive learning to capture explicit one-to-one relations across modalities. However, real-world data often exhibits shared relations beyond simple pairwise associations. We propose M3CoL, a Multimodal Mixup Contrastive Learning approach to capture nuanced shared relations inherent in multimodal data. Our key contribution is a Mixup-based contrastive loss that learns robust representations by aligning mixed samples from one modality with their corresponding samples from other modalities thereby capturing shared relations between them. For multimodal classification tasks, we introduce a framework that integrates a fusion module with unimodal prediction modules for auxiliary supervision during training, complemented by our proposed Mixup-based contrastive loss. Through extensive experiments on diverse datasets (N24News, ROSMAP, BRCA, and Food-101), we demonstrate that M3CoL effectively captures shared multimodal relations and generalizes across domains. It outperforms state-of-the-art methods on N24News, ROSMAP, and BRCA, while achieving comparable performance on Food-101. Our work highlights the significance of learning shared relations for robust multimodal learning, opening up promising avenues for future research. Our code is publicly available at https://github.com/RaghavSinghal10/M3CoL.
Abstract（参考訳）: 深いマルチモーダル学習は、対照的な学習を活用して、モダリティをまたいだ明示的な1対1の関係を捉えることで、顕著な成功を収めた。しかし、実世界のデータは単純な対関係を超えて共有関係を示すことが多い。マルチモーダルデータに固有のニュアンス付き共有関係を抽出するマルチモーダル混合コントラスト学習手法であるM3CoLを提案する。我々の重要な貢献はミックスアップに基づくコントラッシブ・ロスであり、あるモダリティから混合サンプルを他のモダリティから対応するサンプルと整列させ、それら間の共有関係を捉えることによって、ロバストな表現を学ぶ。マルチモーダル分類タスクでは,Mixupに基づくコントラスト損失を補足して,統合モジュールと単調予測モジュールを統合してトレーニング中の補助的監視を行うフレームワークを導入する。多様なデータセット(N24News、ROSMAP、BRCA、Food-101)の広範な実験を通じて、M3CoLが共有マルチモーダル関係を効果的に捉え、ドメイン間の一般化を実証する。 N24News、ROSMAP、BRCAでは最先端の手法より優れており、Food-101では同等のパフォーマンスを達成している。我々の研究は、堅牢なマルチモーダル学習のための共有関係の学習の重要性を強調し、将来の研究に有望な道を開く。私たちのコードはhttps://github.com/RaghavSinghal10/M3CoLで公開されています。

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