論文の概要: Group-based Distinctive Image Captioning with Memory Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09151v1
- Date: Fri, 20 Aug 2021 12:46:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 17:26:08.689210
- Title: Group-based Distinctive Image Captioning with Memory Attention
- Title（参考訳）: メモリアテンションを考慮したグループベース識別画像キャプション
- Authors: Jiuniu Wang, Wenjia Xu, Qingzhong Wang, Antoni B. Chan
- Abstract要約: GdisCap (Group-based Distinctive Captioning Model) は画像キャプションの特異性を改善する。
キャプションの識別性を測定するために,新しい評価指標DisWordRateを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.763534774116856
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Describing images using natural language is widely known as image captioning,
which has made consistent progress due to the development of computer vision
and natural language generation techniques. Though conventional captioning
models achieve high accuracy based on popular metrics, i.e., BLEU, CIDEr, and
SPICE, the ability of captions to distinguish the target image from other
similar images is under-explored. To generate distinctive captions, a few
pioneers employ contrastive learning or re-weighted the ground-truth captions,
which focuses on one single input image. However, the relationships between
objects in a similar image group (e.g., items or properties within the same
album or fine-grained events) are neglected. In this paper, we improve the
distinctiveness of image captions using a Group-based Distinctive Captioning
Model (GdisCap), which compares each image with other images in one similar
group and highlights the uniqueness of each image. In particular, we propose a
group-based memory attention (GMA) module, which stores object features that
are unique among the image group (i.e., with low similarity to objects in other
images). These unique object features are highlighted when generating captions,
resulting in more distinctive captions. Furthermore, the distinctive words in
the ground-truth captions are selected to supervise the language decoder and
GMA. Finally, we propose a new evaluation metric, distinctive word rate
(DisWordRate) to measure the distinctiveness of captions. Quantitative results
indicate that the proposed method significantly improves the distinctiveness of
several baseline models, and achieves the state-of-the-art performance on both
accuracy and distinctiveness. Results of a user study agree with the
quantitative evaluation and demonstrate the rationality of the new metric
DisWordRate.
- Abstract（参考訳）: 自然言語による画像記述は画像キャプションとして広く知られており、コンピュータビジョンや自然言語生成技術の発展により一貫した進歩を遂げている。
従来のキャプションモデルは、BLEU、CIDEr、SPICEといった一般的な指標に基づいて高い精度を達成するが、他の類似画像とターゲット画像を区別するキャプションの能力は低い。
特徴あるキャプションを生成するために、いくつかの先駆者たちは、1つの入力画像に焦点を当てた対照的な学習や、表向きのキャプションを再強調する。
しかし、類似のイメージグループ内のオブジェクト(例えば、同じアルバム内のアイテムやプロパティ、またはきめ細かいイベント)間の関係は無視される。
本稿では,グループベースの識別キャプションモデル(gdiscap)を用いて,画像キャプションの識別性を向上させる。
特に,画像群に特有のオブジェクト特徴を格納するグループベースのメモリアテンション(GMA)モジュールを提案する。
これらのユニークなオブジェクトの特徴は、キャプションを生成するときに強調され、より特徴的なキャプションをもたらす。
さらに、言語デコーダとGMAを監督するために、接頭辞節中の特徴語を選択する。
最後に,キャプションの識別性を評価するために,新しい評価基準である特徴語率(DisWordRate)を提案する。
定量的な結果から,提案手法は複数のベースラインモデルの識別性を著しく改善し,精度と識別性の両方において最先端の性能を実現することが示唆された。
ユーザスタディの結果は定量的評価と一致し,新たな指標であるDisWordRateの合理性を示す。
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