論文の概要: Probabilistic Language-Image Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18857v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 15:42:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:53.139955
• Title: Probabilistic Language-Image Pre-Training
• Title（参考訳）: 確率的言語画像事前学習
• Authors: Sanghyuk Chun, Wonjae Kim, Song Park, Sangdoo Yun,
• Abstract要約: ProLIP(Probabilistic Language- Image Pre-Training)は,10億規模の画像テキストデータセット上に事前トレーニングされた最初の確率的VLMである。 ProLIPは、余分なパラメータなしで「不確実性トークン」によって不確実性を効率的に推定する。 また,画像とテキストのペア間の分布的包摂関係と,原文とマスクの入力の関係を強制する新たな包摂損失も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.52631899695682
• License:
• Abstract: Vision-language models (VLMs) embed aligned image-text pairs into a joint space but often rely on deterministic embeddings, assuming a one-to-one correspondence between images and texts. This oversimplifies real-world relationships, which are inherently many-to-many, with multiple captions describing a single image and vice versa. We introduce Probabilistic Language-Image Pre-training (ProLIP), the first probabilistic VLM pre-trained on a billion-scale image-text dataset using only probabilistic objectives, achieving a strong zero-shot capability (e.g., 74.6% ImageNet zero-shot accuracy with ViT-B/16). ProLIP efficiently estimates uncertainty by an "uncertainty token" without extra parameters. We also introduce a novel inclusion loss that enforces distributional inclusion relationships between image-text pairs and between original and masked inputs. Experiments demonstrate that, by leveraging uncertainty estimates, ProLIP benefits downstream tasks and aligns with intuitive notions of uncertainty, e.g., shorter texts being more uncertain and more general inputs including specific ones. Utilizing text uncertainties, we further improve ImageNet accuracy from 74.6% to 75.8% (under a few-shot setting), supporting the practical advantages of our probabilistic approach. The code is available at https://github.com/naver-ai/prolip
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、整列した画像テキストペアを結合空間に埋め込むが、画像とテキストの1対1の対応を前提として、決定論的埋め込みに依存することが多い。 これは、本質的に多対多である現実世界の関係を単純化し、複数のキャプションで単一のイメージを記述する。 確率的言語-画像事前学習(ProLIP)は,確率的目的のみを用いて10億規模の画像テキストデータセット上で事前訓練された最初の確率的VLMであり,強力なゼロショット能力(例えば,74.6%のImageNetゼロショット精度とViT-B/16)を実現する。 ProLIPは、余分なパラメータなしで「不確実性トークン」によって不確実性を効率的に推定する。 また,画像とテキストのペア間の分布的包摂関係と,原文とマスクの入力の関係を強制する新たな包摂損失も導入する。 実験により、不確実性推定を活用することにより、ProLIPは下流タスクの利点を享受し、不確実性という直感的な概念、例えば、短いテキストがより不確実で、特定のテキストを含むより一般的な入力と整合することを示した。 テキストの不確実性を生かして、画像ネットの精度を74.6%から75.8%に改善し、確率的アプローチの実用的優位性をサポートする。 コードはhttps://github.com/naver-ai/prolipで公開されている。

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