ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching

核心概念

ComCLIPは、事前トレーニング不要の画像とテキストのマッチングを実現する。

摘要

• Abstract:
  • CLIPはゼロショットパフォーマンスを示すが、構成的な画像とテキストのマッチングに適応することが課題。
• Introduction:
  • 画像とテキストの一致は基本的なタスクであり、多モーダル理解を必要とする。
• Data Extraction:
  • "Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP)は、ゼロショットパフォーマンスを示している。"
  • "Experiments on four compositional image-text matching datasets: Winoground, VL-checklist, SVO, and ComVG."
• Quotations:
  • "Towards better compositional generalization in zero-shot image and text matching..."

統計資料

Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP)は、ゼロショットパフォーマンスを示している。
Experiments on four compositional image-text matching datasets: Winoground, VL-checklist, SVO, and ComVG.

引述

Towards better compositional generalization in zero-shot image and text matching...

從以下內容提煉的關鍵洞見

ComCLIP

by Kenan Jiang,... 於 arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2211.13854.pdf

深入探究

どのようにComCLIPは事前トレーニング不要で構成的な画像とテキストのマッチングを実現しますか？

ComCLIPは、因果関係の観点から、入力画像を個々の視覚コンセプトに分解し、対象物、主語、動詞/述部（画像内の述語）が含まれるサブイメージを生成します。これらのサブイメージとそれに対応するテキスト表現との類似度スコアを計算し、重み付けされた埋め込みベクトルをグローバルな画像埋め込みに追加しています。このプロセスにより、モデルは細かいマッチングや全体的な文脈保存が可能となります。また、事前学習済みモデルで学習中に導入された偽相関効果を軽減し、「do-operation」（介入操作） を使用して有害な交絡因子 z の影響を和らげています。