論文の概要: SCOT: Self-Supervised Contrastive Pretraining For Zero-Shot Compositional Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08347v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 07:23:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 16:46:28.258135
• Title: SCOT: Self-Supervised Contrastive Pretraining For Zero-Shot Compositional Retrieval
• Title（参考訳）: SCOT:ゼロショット合成検索のための自己監督型コントラスト事前トレーニング
• Authors: Bhavin Jawade, Joao V. B. Soares, Kapil Thadani, Deen Dayal Mohan, Amir Erfan Eshratifar, Benjamin Culpepper, Paloma de Juan, Srirangaraj Setlur, Venu Govindaraju,
• Abstract要約: 合成画像検索(CIR)は、クエリ画像をユーザが提供するテキスト修正と組み合わせてターゲット画像を取得するマルチモーダル学習タスクである。 既存の方法は、FashionIQやCIRRといったラベル付き三重項のデータセットに基づいてモデルをトレーニングする、完全に教師付き学習に重点を置いている。 本研究では,既存の大規模画像・テキスト・ペア・データセットと大規模言語モデルの生成機能を組み合わせて,組込み合成ネットワークを対照的に訓練するゼロショット合成事前学習戦略であるSCOTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.248145893361865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compositional image retrieval (CIR) is a multimodal learning task where a model combines a query image with a user-provided text modification to retrieve a target image. CIR finds applications in a variety of domains including product retrieval (e-commerce) and web search. Existing methods primarily focus on fully-supervised learning, wherein models are trained on datasets of labeled triplets such as FashionIQ and CIRR. This poses two significant challenges: (i) curating such triplet datasets is labor intensive; and (ii) models lack generalization to unseen objects and domains. In this work, we propose SCOT (Self-supervised COmpositional Training), a novel zero-shot compositional pretraining strategy that combines existing large image-text pair datasets with the generative capabilities of large language models to contrastively train an embedding composition network. Specifically, we show that the text embedding from a large-scale contrastively-pretrained vision-language model can be utilized as proxy target supervision during compositional pretraining, replacing the target image embedding. In zero-shot settings, this strategy surpasses SOTA zero-shot compositional retrieval methods as well as many fully-supervised methods on standard benchmarks such as FashionIQ and CIRR.
• Abstract（参考訳）: 合成画像検索(CIR)は、クエリ画像をユーザが提供するテキスト修正と組み合わせてターゲット画像を取得するマルチモーダル学習タスクである。 CIRは、製品検索(eコマース)やWeb検索など、さまざまな分野のアプリケーションを見つける。 既存の方法は、FashionIQやCIRRといったラベル付き三重項のデータセットに基づいてモデルをトレーニングする、完全に教師付き学習に重点を置いている。 これは2つの大きな課題を引き起こします。 一 このような三重項データセットのキュレーションは、労働集約である。 (ii)モデルは、目に見えないオブジェクトやドメインへの一般化を欠いている。 本研究では,既存の大規模画像テキストペアデータセットと大規模言語モデルの生成機能を組み合わせたゼロショット合成事前学習戦略であるSCOT(Self-supervised Compositional Training)を提案する。 具体的には、大規模なコントラスト付き視覚言語モデルからのテキスト埋め込みを、合成前訓練中にプロキシターゲット監視として利用し、ターゲット画像埋め込みを置き換えることを示す。 ゼロショット設定では、この戦略はSOTAゼロショット合成検索法を超越し、FashionIQやCIRRといった標準ベンチマークの多くの完全教師付き手法を超越している。

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