VeCLIP: Improving CLIP Training with Visual-enriched Captions

แนวคิดหลัก

Visual-enriched captions improve CLIP training efficiency and performance.

บทคัดย่อ

Large-scale web-crawled datasets are crucial for pre-training vision-language models like CLIP.
Existing methods struggle with noisy and irrelevant AltTexts, hindering image-text alignment.
VeCLIP introduces Visual-enriched Captions (VeCap) for improved data diversity and model performance.
A mixed training scheme alternates between AltTexts and VeCap, enhancing data variety and quality.
VeCLIP shows significant gains in image-text alignment and data efficiency.
Pre-trained models are available at https://github.com/apple/ml-veclip.

สถิติ

VeCLIP는 COCO 및 Flickr30k 검색 작업에서 최대 +25.2%의 이득을 달성합니다.
VeCLIP는 14%의 데이터만 사용하여 COCO 및 Flickr30k 검색 작업에서 +3%의 이득을 달성합니다.

คำพูด

"VeCLIP achieves up to +25.2% gain in COCO and Flickr30k retrieval tasks under the 12M setting."
"VeCLIP achieves +3% gain while only using 14% of the data employed in the vanilla CLIP and 11% in ALIGN."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

VeCLIP

by Zhengfeng La... ที่ arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.07699.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

어떻게 VeCLIP의 mixed training scheme이 데이터 다양성과 품질을 향상시키는 데 도움이 되는가?

VeCLIP의 mixed training scheme은 AltText와 VeCap을 교대로 사용하여 데이터 다양성을 증가시킵니다. 이것은 CLIP의 사전 훈련 데이터에 더 많은 다양성을 제공하여 모델이 다양한 시각-언어 매칭을 학습할 수 있도록 돕습니다. AltText와 VeCap을 교대로 사용함으로써 모델은 더 많은 시각적 정보를 포착하고 다양한 언어 스타일을 경험하게 됩니다. 이는 모델이 더 풍부한 시각적 개념을 이해하고 다양한 문맥에서 효과적으로 작동할 수 있도록 돕는다. 따라서 VeCLIP의 mixed training scheme은 데이터 다양성과 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

CLIP의 성능을 향상시키기 위해 다른 데이터 정제 방법과 VeCap을 결합하는 것은 어떤 영향을 줄 수 있는가?

CLIP의 성능을 향상시키기 위해 다른 데이터 정제 방법과 VeCap을 결합하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 다른 데이터 정제 방법은 데이터의 품질을 향상시키고 노이즈를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. VeCap은 시각적으로 풍부한 캡션을 생성하여 이미지와 텍스트 간의 정확한 매칭을 돕는다. 이 두 가지를 결합하면 CLIP 모델이 더 나은 데이터로 사전 훈련되어 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. VeCap은 CLIP의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 다른 데이터 정제 방법과 결합함으로써 모델의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

VeCLIP의 결과가 다른 VLM 사전 훈련 모델에 어떻게 영향을 미칠 수 있는가?

VeCLIP의 결과는 다른 VLM(시각-언어 모델) 사전 훈련 모델에도 영향을 줄 수 있습니다. VeCLIP는 데이터 다양성과 품질을 향상시키는 효과적인 방법을 제시하며, 이는 다른 VLM 모델의 성능 향상에도 도움이 될 수 있습니다. VeCLIP의 mixed training scheme과 VeCap을 활용하면 다른 VLM 모델도 더 나은 데이터로 사전 훈련되어 더 나은 성능을 달성할 수 있을 것입니다. 따라서 VeCLIP의 결과는 VLM 사전 훈련 모델의 발전과 성능 향상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.