論文の概要: Multi-Head Attention Driven Dynamic Visual-Semantic Embedding for Enhanced Image-Text Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19184v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 11:46:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:28:59.937936
• Title: Multi-Head Attention Driven Dynamic Visual-Semantic Embedding for Enhanced Image-Text Matching
• Title（参考訳）: 強調画像テキストマッチングのためのマルチヘッドアテンション駆動動的ビジュアルセマンティック埋め込み
• Authors: Wenjing Chen,
• Abstract要約: 本研究は,MH-CVSE (Multi-Headed Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding) を用いた視覚的セマンティック埋め込みモデルを提案する。 本モデルでは,コンセンサスを意識した視覚的セマンティック埋め込みモデル(CVSE)に基づくマルチヘッド自己認識機構を導入し,複数のサブ空間の情報を並列に取得する。 損失関数設計においては、MH-CVSEモデルは、損失値自体に応じて動的に重量を調整するために動的重量調整戦略を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8611782340880084
• License:
• Abstract: With the rapid development of multimodal learning, the image-text matching task, as a bridge connecting vision and language, has become increasingly important. Based on existing research, this study proposes an innovative visual semantic embedding model, Multi-Headed Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding (MH-CVSE). This model introduces a multi-head self-attention mechanism based on the consensus-aware visual semantic embedding model (CVSE) to capture information in multiple subspaces in parallel, significantly enhancing the model's ability to understand and represent the complex relationship between images and texts. In addition, we adopt a parameterized feature fusion strategy to flexibly integrate feature information at different levels, further improving the model's expressive power. In terms of loss function design, the MH-CVSE model adopts a dynamic weight adjustment strategy to dynamically adjust the weight according to the loss value itself, so that the model can better balance the contribution of different loss terms during training. At the same time, we introduce a cosine annealing learning rate strategy to help the model converge more stably in the later stages of training. Extensive experimental verification on the Flickr30k dataset shows that the MH-CVSE model achieves better performance than previous methods in both bidirectional image and text retrieval tasks, fully demonstrating its effectiveness and superiority.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習の急速な発展に伴い、視覚と言語をつなぐ橋渡しとして、画像テキストマッチングタスクがますます重要になっている。 既存の研究に基づいて,MH-CVSE (Multi-Headed Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding) を用いた視覚的セマンティック埋め込みモデルを提案する。 本モデルは,コンセンサスを意識した視覚的セマンティック埋め込みモデル(CVSE)に基づくマルチヘッド自己認識機構を導入し,複数のサブ空間内の情報を並列に取得し,画像とテキストの複雑な関係を理解し表現する能力を大幅に向上させる。 さらに、パラメータ化された特徴融合戦略を採用し、異なるレベルで特徴情報を柔軟に統合し、モデルの表現力をさらに向上する。 損失関数設計において、MH-CVSEモデルは、損失値自体に応じて動的に重量を調整するために、ダイナミックウェイト調整戦略を採用しており、トレーニング中に異なる損失項の寄与をよりよくバランスさせることができる。 同時に、トレーニング後期においてモデルをより安定的に収束させるためのコサインアニーリング学習率戦略を導入する。 Flickr30kデータセットの大規模な実験的検証により、MH-CVSEモデルは、双方向画像検索とテキスト検索の両方において従来の手法よりも優れた性能を示し、その効果と優位性を十分に証明している。

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