Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Discriminative Joint Encoders for Large Scale Vision-Language Reranking

論文の概要: Efficient Discriminative Joint Encoders for Large Scale Vision-Language Reranking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06820v1
Date: Wed, 08 Oct 2025 09:46:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.396482
Title: Efficient Discriminative Joint Encoders for Large Scale Vision-Language Reranking
Title（参考訳）: 大規模ビジョンランゲージリグレードのための効率的な識別型ジョイントエンコーダ
Authors: Mitchell Keren Taraday, Shahaf Wagner, Chaim Baskin,
Abstract要約: マルチモーダル検索はまだCLIPのような埋め込みベースのモデルに頼っている。共同エンコーダのリランカが標準であるテキスト検索とは異なり、同等の視覚言語リランカはほとんど欠落している。本稿では,視覚トークンをオフラインでプリコンプリートし,軽量アテンションベースのアダプタで圧縮する,効率的な識別関節であるEDJEを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.189266513060621
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Multimodal retrieval still leans on embedding-based models like CLIP for fast vector search over pre-computed image embeddings. Yet, unlike text retrieval, where joint-encoder rerankers are standard, comparable vision--language rerankers are largely absent. We find that seminal joint encoders such as BLIP are severely bottlenecked by an expensive visual feature-extraction stage, preventing practical deployment at scale. Motivated by this bottleneck, we introduce EDJE, an Efficient Discriminative Joint Encoder that precomputes vision tokens offline and compresses them via a lightweight attention-based adapter, so online inference runs only a compact joint encoder over a small set of visual tokens plus the text. EDJE preserves strong retrieval performance while drastically reducing storage and online compute, enabling high-throughput inference. Specifically, EDJE processes 50k image--text pairs/second while requiring 49kB of disk storage per image, matching prior art on Flickr (zero-shot) and COCO (fine-tuned) retrieval. The implementation and checkpoints will be made publicly available shortly.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル検索は、プリ計算済みのイメージ埋め込みよりも高速なベクトル探索を行うCLIPのような埋め込みベースのモデルに依存している。しかし、共同エンコーダのリランカが標準であるテキスト検索とは異なり、同等の視覚言語リランカはほとんど欠落している。 BLIPのようなセミナルジョイントエンコーダは、高価な視覚的特徴抽出段階によって著しくボトルネックを受けており、大規模に展開するのを防ぐことができる。このボトルネックに触発されたEDJEは、視覚トークンをオフラインでプリコンプリートし、軽量なアテンションベースのアダプタで圧縮する、効率的な識別型共同エンコーダであり、オンライン推論は、小さな視覚トークンとテキストのセット上でのみコンパクトなジョイントエンコーダを実行する。 EDJEは、ストレージとオンライン計算を大幅に削減しつつ、強力な検索性能を保持し、高いスループットの推論を可能にする。具体的には、EDJEは50kイメージペア/秒を処理し、画像毎に49kBのディスクストレージを必要とし、Flickr(ゼロショット)とCOCO(微調整)検索の先行技術にマッチする。実装とチェックポイントはまもなく公開される予定だ。

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