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[Open DMQA Seminar] Connecting Texts and Images

요약: 일반적인 컴퓨터 비전 모델은 사전학습된(pre-trained) task에 대해 우수한 성능을 보이지만, 그 외 task에 대해서는 낮은 성능을 보인다. 따라서 새로운 task에 적합한 미세조정(fine-tuning)이 필요하며, 이를 위해 새로운 데이터셋과 추가 레이블링 작업이 많은 비용과 함께 뒤따른다. 이처럼 일반화 성능이 낮고 비효율적인 기존 사전학습 기법에서 벗어나, 최근 인터넷 상의 이미지와 텍스트 데이터를 함께 사용하여 미세조정 없이도 일반화된 이미지의 특징을 잘 추출하는 대조학습(contrative learning) 기법이 고안됐다. 본 세미나에서는 해당 기법인 Contrastive Language-Image Pre-training(CLIP)에 대한 전반적인 설명과 이를 활용한 다양한 어플리케이션에 대해 소개한다. 참고문헌 [1] Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., ... & Sutskever, I. (2021, July). Learning transferable visual models from natural language supervision. In International Conference on Machine Learning (pp. 8748-8763). PMLR. [2] Goh, G., Cammarata, N., Voss, C., Carter, S., Petrov, M., Schubert, L., ... & Olah, C. (2021). Multimodal neurons in artificial neural networks. Distill, 6(3), e30. [3] Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2022). Hierarchical text-conditional image generation with clip latents. arXiv preprint arXiv:2204.06125.