論文の概要: Recurrence-Enhanced Vision-and-Language Transformers for Robust Multimodal Document Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01980v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 19:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:26:53.992199
• Title: Recurrence-Enhanced Vision-and-Language Transformers for Robust Multimodal Document Retrieval
• Title（参考訳）: 頑健なマルチモーダル文書検索のための再帰性向上型ビジョン・アンド・ランゲージ変換器
• Authors: Davide Caffagni, Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara,
• Abstract要約: クロスモーダル検索は研究コミュニティから有効性や関心が増している。 本稿では,画像とテキストの両方からなるマルチモーダルクエリを実現するアプローチを設計する。 我々のモデルであるReTは、視覚とテキストの両方のバックボーンの異なるレイヤから抽出されたマルチレベル表現を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.008094698200026
• License:
• Abstract: Cross-modal retrieval is gaining increasing efficacy and interest from the research community, thanks to large-scale training, novel architectural and learning designs, and its application in LLMs and multimodal LLMs. In this paper, we move a step forward and design an approach that allows for multimodal queries, composed of both an image and a text, and can search within collections of multimodal documents, where images and text are interleaved. Our model, ReT, employs multi-level representations extracted from different layers of both visual and textual backbones, both at the query and document side. To allow for multi-level and cross-modal understanding and feature extraction, ReT employs a novel Transformer-based recurrent cell that integrates both textual and visual features at different layers, and leverages sigmoidal gates inspired by the classical design of LSTMs. Extensive experiments on M2KR and M-BEIR benchmarks show that ReT achieves state-of-the-art performance across diverse settings. Our source code and trained models are publicly available at https://github.com/aimagelab/ReT.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダル検索は、大規模トレーニング、新しい建築・学習設計、およびLLMおよびマルチモーダルLLMへの応用により、研究コミュニティからの有効性と関心が増している。 本稿では,画像とテキストの両方で構成されたマルチモーダルクエリを実現し,画像とテキストがインターリーブされたマルチモーダルドキュメントのコレクション内を探索するアプローチを,一歩前進して設計する。 我々のモデルであるReTでは、クエリ側とドキュメント側の両方で、視覚とテキストの両方のバックボーンの異なるレイヤから抽出されたマルチレベル表現を採用しています。 マルチレベルおよびクロスモーダルな理解と特徴抽出を可能にするため、ReTはトランスフォーマーベースの新しいリカレントセルを採用し、異なる層におけるテキストと視覚の両方の特徴を統合し、LSTMの古典的な設計にインスパイアされたシグモダルゲートを活用する。 M2KRとM-BEIRのベンチマークによる大規模な実験により、ReTは様々な設定で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 ソースコードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/aimagelab/ReT.comで公開されています。

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