ImageBind：あらゆる情報を一つにまとめ、新しい知識を生む

機械学習 2024年01月24日

3つの要点
✔️ ImageBindは異なる情報（画像、音声、テキストなど）を一つの埋め込みスペースにまとめる手法を提案します。
✔️ 異なるモダリティにわたるタスクに適用可能で、構造的なマルチモーダルタスクを実現します。
✔️ クロスモーダル検索やテキストベースのゼロショットタスクで検証され、緊急の調整が可能であることが示されました。

ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All
written by Rohit Girdhar, Alaaeldin El-Nouby, Zhuang Liu, Mannat Singh, Kalyan Vasudev Alwala, Armand Joulin, Ishan Misra
(Submitted on 9 May 2023 (v1), last revised 31 May 2023 (this version, v2))
Comments: CVPR 2023 (Highlighted Paper). Website: this https URL Code/Models: this https URL
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG); Multimedia (cs.MM)

code：

本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。

概要

ImageBindは、異なる情報の種類（画像、テキスト、音声、深度、熱、IMUデータ）を一つの場所で結びつける方法を提案しています。例えば、画像同士のペアデータだけでなく、他のデータとも組み合わせることができます。この手法では、最新のビジョン言語モデルを使用し、画像と自然に結びつけることで、新しい情報の追加も可能です。

ImageBindを利用すると、さまざまな応用が可能になります。たとえば、異なる情報源からのデータを検索したり、異なる情報を組み合わせて新しい情報を生成したりすることができます。この手法は、緊急ゼロショット認識タスクにおいても優れたパフォーマンスを発揮し、専門家が監視したモデルを上回ります。

研究の結果では、以前の研究を超える少数ショット認識結果が示され、ImageBindが視覚および非視覚のタスクで新しい評価方法として機能することが示されています。これにより、情報の統合と新しい知識の創出が容易になり、多岐にわたる応用が展開できます。

上図では、IMAGEBINDが6つの異なるモダリティ（画像、音声、テキストなど）の情報を共通の埋め込み空間に配置することで、いくつかの重要な機能を実現しています。

導入

ImageBindは、1つの画像がさまざまな経験と結びつけることができ、例えばビーチの画像が波の音や砂の感触などを思い起こすことができます。この「結合」特性は、視覚的特徴を学習するためにさまざまな感覚経験と視覚的特徴を組み合わせることで、多くの監視ソースを提供します。

しかし、異なるモダリティの情報を統合して共有の表現空間を学習することは難しい課題でした。ImageBindは、複数の画像ペアデータを使用して、異なるモダリティを単一の共有表現空間に学習する手法を提案しています。この手法では、各モダリティの埋め込みを画像埋め込みに調整することで、異なるモダリティ全体にわたる調整を可能にしました。

ImageBindはWebスケールの画像とテキストのペアデータを使用し、それに加えてビデオ、オーディオ、画像、深度などの自然なペアデータを取得して単一のジョイント埋め込み空間を学習します。これにより、テキスト埋め込みをオーディオや深度などの他のモダリティに適応でき、明示的なペアリングなしにゼロショット認識が可能になります。

ImageBindの利点は、大規模ビジョン言語モデルの初期化により、少しのトレーニングで様々なモダリティやタスクに適用できることです。実際のデータとして、自己教師付きの画像とテキストのペアデータとともに、新しいモダリティである音声、深度、熱、IMUのデータも活用し、緊急のゼロショット分類と検索に成功しました。 ImageBindは、クロスモーダル（異なるモダリティにまたがる情報）検索やエンベディングの結合、様々な構成タスクに使用でき、これにより幅広い応用が可能になります。

ImageBindについて

著者の目標は、さまざまな情報を持つ画像やデータを一つの場所で結びつけ、すべての情報を同じ場所に統合することです。これにより、様々なデータやモード（例: テキスト、ビデオ、音声）が同じ空間で関連付けられ、新しい情報を見つけることができるようになります。著者たちは、Web上のデータを使用して、例えばテキストから画像へ、または自己中心的なカメラからキャプチャされたビデオデータからビデオへなど、異なるモードのデータを統合する方法を開発しました。

著者たちのアプローチは、特定のモード同士を関連付けるために対照学習と呼ばれる手法を使用しています。これにより、異なるモード同士が同じ空間で位置合わせされ、新しいデータが追加されると自動的に関連性が生まれる仕組みです。ゼロショット分類と呼ばれる手法も使用し、新しい情報が追加されたときにそれを適切に分類できるようにします。

著者たちの手法は、画像と異なるモード（例: テキスト、音声、深度など）のペアを使用して、それらを同じ埋め込み空間に配置します。ペアのテキストデータを持たないモードでも、ゼロショット分類が可能です。これにより、異なる情報を持つデータ同士を関連付け、新しいデータが追加されたときに柔軟かつ効果的に動作します。

実装の詳細については、画像やデータのエンコードには特定の手法やモデル（例: Transformer、ViT）を使用しており、これにより柔軟で効果的な統合が可能です。損失関数や学習プロセスの設計には様々な工夫がされており、これらが組み合わさって強力な結合埋め込み空間が実現されています。

上図では、IMAGEBINDの全体像が示されています。異なるモダリティ（情報の種類）は、様々なデータソースから自然に整列して出てきます。例えば、ウェブの画像とテキスト、ビデオとオーディオ、画像の深度や熱情報、自撮りビデオのIMUデータなどです。IMAGEBINDはこれらの異なる情報を一つの共通の埋め込みで結びつけ、新しい調整や機能が生まれるようにします。つまり、様々な情報が共通の空間でリンクされ、新しいつながりや機能が生まれる仕組みです。

上図では、画像と音声の情報を組み合わせて新しい埋め込みを作り出すプロセスが示されています。例えば、果物の画像と鳥の鳴き声を結びつけることで、果物に囲まれた鳥の画像を取得することができます。これにより、異なるモダリティからの情報を組み合わせて意味豊かな情報を得ることが可能となります。

実験

研究では、異なるデータのペアを使用してモデルをトレーニングし、例えば、AudiosetデータセットやSUN RGB-Dデータセットなどを利用しています。これらのペアでは、クラスラベルやテキストなどの追加の監視は行いません。

実験の中で、大量のWebデータから画像とテキストのペアを使用してトレーニングされた、OpenCLIPと呼ばれるモデルが使用されます。このモデルは、異なるモダリティ（例：画像、テキスト、音声）を同じ埋め込みスペースに統合する能力を持っています。

研究では、ImageBindが「緊急ゼロショット分類」と呼ばれる特定の評価方法で高い性能を発揮することが示されています。具体的なタスクにおいて、他の既存の手法やモデルに比べても高い性能を持っています。

また、研究では、ImageBindの実用的な応用例にも触れており、例えば、異なるモダリティからの情報を組み合わせて新しい検出器やモデルを作成する手法が提案されています。これにより、異なる種類の情報を利用して、新しいアプリケーションや機能を開発できる可能性が示唆されています。

アブレーション研究

アブレーション研究とは、機械学習の予測モデル(特に人工ニューラルネットワーク)において，構成要素の一部分を取り除いて実験を行い，結果を比較することを指します。

まず、画像エンコーダーのサイズを変え、他のモダリティのエンコーダーを一定に保ちながらトレーニングする実験を行いました。この結果、視覚的な特徴が強化されると、非視覚的なモダリティでも認識性能が向上することが分かりました。次に、トレーニング設計の影響を研究しました。異なる特性を持つ視覚的なデータと非視覚的なデータに焦点を当て、損失温度やプロジェクションヘッド、トレーニングエポック数などの要因が分類性能に与える影響を詳細に調査しました。また、データ拡張やエンコーダーの容量、バッチサイズの影響も検討し、異なるモダリティにおけるパフォーマンスの変化を報告しています。

最終的に、ImageBindは異なるモダリティを統合する際の有用な手法であり、ビジョンモデルの強度を測定するための重要なツールであることが示唆されています。

結論

この論文では、ImageBindと呼ばれる手法について調査されました。ImageBindは、異なる情報（画像、音声、テキストなど）を一つの埋め込みスペースにまとめるシンプルで実用的な方法です。これにより、異なるモダリティにわたるタスクに適用でき、構造的なマルチモーダルタスクを可能にしました。

この手法を評価するため、クロスモーダル検索とテキストベースのゼロショットタスクを使用して検証されました。これにより、異なるモダリティにおける緊急の調整が可能であることが示されました。また、既存のモデル（Detic、DALLE-2など）を「アップグレード」し、非視覚的なタスク用の視覚モデルの事前トレーニングも行われました。

論文の結論では、ImageBindのさらなる改善の可能性が指摘されています。たとえば、他のモダリティとのアライメント損失を強化する方法や、各タスクに対する汎用埋め込みの適応方法についての研究が提案されています。また、現実世界のアプリケーションに向けては、さらなる研究が必要であると述べられています。

緊急の調整や既存モデルの向上に対する可能性が示唆されており、新しいアプローチの提案が行われています。しかし、現実のアプリケーションへの適用にはまだ課題が残っているようで、今後の研究が期待されます。