論文の概要: Classification Done Right for Vision-Language Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03313v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:38.346488
• Title: Classification Done Right for Vision-Language Pre-Training
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージ事前訓練のための分類法
• Authors: Huang Zilong, Ye Qinghao, Kang Bingyi, Feng Jiashi, Fan Haoqi,
• Abstract要約: 画像テキストデータに基づく視覚言語事前学習のための超単純な分類法であるSuperClassを紹介する。 SuperClassは、トークン化された生テキストを、追加のテキストフィルタリングや選択を必要とせずに、教師付き分類ラベルとして直接利用する。 SuperClassは、古典的なコンピュータビジョンベンチマークやビジョン言語ダウンストリームタスクなど、さまざまなダウンストリームタスクで優れたパフォーマンスを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce SuperClass, a super simple classification method for vision-language pre-training on image-text data. Unlike its contrastive counterpart CLIP who contrast with a text encoder, SuperClass directly utilizes tokenized raw text as supervised classification labels, without the need for additional text filtering or selection. Due to the absence of the text encoding as contrastive target, SuperClass does not require a text encoder and does not need to maintain a large batch size as CLIP does. SuperClass demonstrated superior performance on various downstream tasks, including classic computer vision benchmarks and vision language downstream tasks. We further explored the scaling behavior of SuperClass on model size, training length, or data size, and reported encouraging results and comparisons to CLIP. https://github.com/x-cls/superclass
• Abstract（参考訳）: 画像テキストデータに基づく視覚言語事前学習のための超単純な分類法であるSuperClassを紹介する。 テキストエンコーダとは対照的なCLIPとは異なり、SuperClassはトークン化された生テキストを直接、追加のテキストフィルタリングやセレクションを必要とせずに、教師付き分類ラベルとして利用する。 テキストエンコーディングが対照的なターゲットとして存在しないため、SuperClassはテキストエンコーダを必要とせず、CLIPのように大きなバッチサイズを維持する必要もない。 SuperClassは、古典的なコンピュータビジョンベンチマークやビジョン言語ダウンストリームタスクなど、さまざまなダウンストリームタスクで優れたパフォーマンスを示した。 さらに,モデルサイズ,トレーニング期間,データサイズに対するSuperClassのスケーリング挙動について検討し,CLIPとの比較や推奨結果について報告する。 https://github.com/x-cls/superclass

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