論文の概要: MIRe: Enhancing Multimodal Queries Representation via Fusion-Free Modality Interaction for Multimodal Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08334v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 01:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:01.892576
• Title: MIRe: Enhancing Multimodal Queries Representation via Fusion-Free Modality Interaction for Multimodal Retrieval
• Title（参考訳）: MIRE:マルチモーダル検索のためのフュージョンフリーモーダルインタラクションによるマルチモーダルクエリ表現の強化
• Authors: Yeong-Joon Ju, Ho-Joong Kim, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: 我々は、アライメント中にテキストの特徴を融合させることなく、モダリティインタラクションを実現する検索フレームワークMIReを紹介する。 提案手法では,テキスト駆動型信号を視覚表現に戻すことなく,テキストクエリを視覚埋め込みに対応させることができる。 実験により,我々の事前学習戦略はマルチモーダルクエリの理解を著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.585985828583304
• License:
• Abstract: Recent multimodal retrieval methods have endowed text-based retrievers with multimodal capabilities by utilizing pre-training strategies for visual-text alignment. They often directly fuse the two modalities for cross-reference during the alignment to understand multimodal queries. However, existing methods often overlook crucial visual information due to a text-dominant issue, which overly depends on text-driven signals. In this paper, we introduce MIRe, a retrieval framework that achieves modality interaction without fusing textual features during the alignment. Our method allows the textual query to attend to visual embeddings while not feeding text-driven signals back into the visual representations. Additionally, we construct a pre-training dataset for multimodal query retrieval by transforming concise question-answer pairs into extended passages. Our experiments demonstrate that our pre-training strategy significantly enhances the understanding of multimodal queries, resulting in strong performance across four multimodal retrieval benchmarks under zero-shot settings. Our code is publicly available: https://github.com/yeongjoonJu/MIRe.
• Abstract（参考訳）: 近年のマルチモーダル検索手法は,視覚的テキストアライメントのための事前学習戦略を活用することで,マルチモーダル機能を備えたテキストベースの検索機能を備えている。 彼らはしばしば、アライメント中に相互参照のために2つのモダリティを直接融合して、マルチモーダルクエリを理解する。 しかし、既存の手法では、テキスト駆動信号に過度に依存するテキスト優位の問題により、重要な視覚情報を見落としてしまうことが多い。 本稿では、アライメント中にテキストの特徴を融合させることなく、モダリティインタラクションを実現する検索フレームワークMIREを紹介する。 提案手法では,テキスト駆動型信号を視覚表現に戻すことなく,テキストクエリを視覚埋め込みに対応させることができる。 さらに、簡潔な問合せ対を拡張経路に変換することで、マルチモーダルな問合せ検索のための事前学習データセットを構築する。 実験により,事前学習戦略によりマルチモーダルクエリの理解が著しく向上し,ゼロショット設定下での4つのマルチモーダル検索ベンチマークにおいて高い性能が得られた。 私たちのコードは、https://github.com/yeongjoonJu/MIRE.comで公開されています。

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