Semi-supervised Grounding Alignment for Multi-modal Feature Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Self-supervised transformer-based architectures, such as ViLBERT [1] and others, have recently emerged as dominant paradigms for multi-modal feature learning. Such architectures leverage large-scale datasets (e.g., Conceptual Captions [2]) and, typically, image-sentence pairings, for self-supervision. However, conventional multi-modal feature learning requires huge datasets and computing for both pre-training and fine-tuning to the target task. In this paper, we illustrate that more granular semi-supervised alignment at a region-phrase level is an additional useful cue and can further improve the performance of such representations. To this end, we propose a novel semi-supervised grounding alignment loss, which leverages an off-the-shelf pre-trained phrase grounding model for pseudo-supervision (by producing region-phrase alignments). This semi-supervised formulation enables better feature learning in the absence of any additional human annotations on the large-scale (Conceptual Captions) dataset. Further, it shows an even larger margin of improvement on smaller data splits, leading to effective data-efficient feature learning. We illustrate the superiority of the learned features by fine-tuning the resulting models to multiple vision-language downstream tasks: visual question answering (VQA), visual commonsense reasoning (VCR), and visual grounding. Experiments on the VQA, VCR, and grounding benchmarks demonstrate the improvement of up to 1.3% in accuracy (in visual grounding) with large-scale training; up to 5.9% (in VQA) with 1/8 of the data for pre-training and fine-tuning<sup>1</sup><sup>1</sup>We will release the code and all pre-trained models upon acceptance..
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle