論文の概要: Face2Text revisited: Improved data set and baseline results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12342v1
- Date: Tue, 24 May 2022 19:38:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 15:30:50.079602
- Title: Face2Text revisited: Improved data set and baseline results
- Title（参考訳）: face2textの再訪: データセットとベースライン結果の改善
- Authors: Marc Tanti, Shaun Abdilla, Adrian Muscat, Claudia Borg, Reuben A.
Farrugia, Albert Gatt
- Abstract要約: 我々はCelebA画像データセットに基づく顔記述の新しいデータセットを開発する。
本稿では,VGGFace/ResNet CNNからの転送学習の実現可能性について検討する。
VGGFace-LSTM + Attentionモデルによって生成された記述は、人間による評価により、基底真実に最も近い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.226004038991194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current image description generation models do not transfer well to the task
of describing human faces. To encourage the development of more human-focused
descriptions, we developed a new data set of facial descriptions based on the
CelebA image data set. We describe the properties of this data set, and present
results from a face description generator trained on it, which explores the
feasibility of using transfer learning from VGGFace/ResNet CNNs. Comparisons
are drawn through both automated metrics and human evaluation by 76
English-speaking participants. The descriptions generated by the VGGFace-LSTM +
Attention model are closest to the ground truth according to human evaluation
whilst the ResNet-LSTM + Attention model obtained the highest CIDEr and CIDEr-D
results (1.252 and 0.686 respectively). Together, the new data set and these
experimental results provide data and baselines for future work in this area.
- Abstract（参考訳）: 現在の画像記述生成モデルは、人間の顔を記述するタスクにうまく移行しません。
より人間に焦点を絞った説明の展開を促進するために,celeba画像データセットに基づく新たな表情記述データセットを開発した。
本稿では,このデータセットの特性について述べるとともに,vggface/resnet cnnからの転送学習の実現可能性について検討した。
比較は、76人の英語話者による自動測定と人的評価によって引き起こされる。
VGGFace-LSTM + Attentionモデルが生成した記述は、人間による評価に最も近いが、ResNet-LSTM + Attentionモデルは最高CIDErとCIDEr-D(それぞれ52と0.686)を得た。
新しいデータセットとこれらの実験結果は、この分野における将来の作業のためのデータとベースラインを提供する。
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