論文の概要: Enhancing CLIP Conceptual Embedding through Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03513v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 13:01:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 11:30:48.339315
• Title: Enhancing CLIP Conceptual Embedding through Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留によるCLIP概念埋め込みの促進
• Authors: Kuei-Chun Kao,
• Abstract要約: 本稿では,CLIPの性能向上を目的とした革新的アプローチであるKnowledge-CLIPを提案する。 提案手法は, テキスト埋め込み蒸留, 概念学習, コントラスト学習の3つの主要な目標に焦点をあてる。 実験の結果,提案手法はテキストエンコーダと画像エンコーダの両方の性能を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8974383702601351
• License:
• Abstract: Recently, CLIP has become an important model for aligning images and text in multi-modal contexts. However, researchers have identified limitations in the ability of CLIP's text and image encoders to extract detailed knowledge from pairs of captions and images. In response, this paper presents Knowledge-CLIP, an innovative approach designed to improve CLIP's performance by integrating a new knowledge distillation (KD) method based on Llama 2. Our approach focuses on three key objectives: Text Embedding Distillation, Concept Learning, and Contrastive Learning. First, Text Embedding Distillation involves training the Knowledge-CLIP text encoder to mirror the teacher model, Llama 2. Next, Concept Learning assigns a soft concept label to each caption-image pair by employing offline K-means clustering on text data from Llama 2, enabling Knowledge-CLIP to learn from these soft concept labels. Lastly, Contrastive Learning aligns the text and image embeddings. Our experimental findings show that the proposed model improves the performance of both text and image encoders.
• Abstract（参考訳）: 近年、CLIPはマルチモーダルコンテキストにおける画像とテキストの整列のための重要なモデルとなっている。 しかし、研究者は、CLIPのテキストと画像エンコーダがキャプションと画像のペアから詳細な知識を抽出する能力の限界を特定している。 そこで本研究では,Llama 2に基づく新しい知識蒸留(KD)手法を統合することにより,CLIPの性能向上を図る革新的な手法であるKnowledge-CLIPを提案する。 提案手法は, テキスト埋め込み蒸留, 概念学習, コントラスト学習の3つの主要な目標に焦点をあてる。 まず、テキスト埋め込み蒸留(Text Embedding Distillation)は、教師モデルであるLlama 2を模倣するために、Knowledge-CLIPテキストエンコーダをトレーニングする。 次に、概念学習は、Llama 2のテキストデータにオフラインK平均クラスタリングを用いて、各キャプションイメージペアにソフトコンセプトラベルを割り当て、これらのソフトコンセプトラベルからナレッジCLIPを学習できるようにする。 最後に、Contrastive Learningはテキストと画像の埋め込みを調整する。 実験の結果,提案手法はテキストエンコーダと画像エンコーダの両方の性能を向上させることがわかった。

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