論文の概要: Retrieval-Augmented Transformer for Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13162v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 19:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 12:52:43.586400
• Title: Retrieval-Augmented Transformer for Image Captioning
• Title（参考訳）: 画像キャプション用検索補助変圧器
• Authors: Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara
• Abstract要約: 我々は、kNNメモリを用いた画像キャプション手法を開発し、外部コーパスから知識を抽出して生成プロセスを支援する。 我々のアーキテクチャは、視覚的類似性に基づく知識検索と、識別可能なエンコーダと、トークンを予測するためにkNN拡張アテンション層を組み合わせる。 COCOデータセットで実施した実験結果は、明示的な外部メモリを利用することで、生成プロセスの助けとなり、キャプションの品質が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.79146669195357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image captioning models aim at connecting Vision and Language by providing natural language descriptions of input images. In the past few years, the task has been tackled by learning parametric models and proposing visual feature extraction advancements or by modeling better multi-modal connections. In this paper, we investigate the development of an image captioning approach with a kNN memory, with which knowledge can be retrieved from an external corpus to aid the generation process. Our architecture combines a knowledge retriever based on visual similarities, a differentiable encoder, and a kNN-augmented attention layer to predict tokens based on the past context and on text retrieved from the external memory. Experimental results, conducted on the COCO dataset, demonstrate that employing an explicit external memory can aid the generation process and increase caption quality. Our work opens up new avenues for improving image captioning models at larger scale.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションモデルは、入力画像の自然言語記述を提供することで、視覚と言語を接続することを目指している。 過去数年間、パラメトリックモデルの学習や視覚的特徴抽出の提案、あるいはより優れたマルチモーダル接続のモデリングによって課題に取り組んできた。 本稿では,外部コーパスから知識を抽出して生成プロセスを支援する,kNNメモリを用いた画像キャプション手法の開発について検討する。 本アーキテクチャは,視覚類似性に基づく知識検索装置,微分可能なエンコーダ,およびkn-augmented attention layerを組み合わせることで,過去状況と外部メモリから取得したテキストに基づいてトークンを予測する。 COCOデータセットで実施した実験結果は、明示的な外部メモリを利用することで、生成プロセスの助けとなり、キャプションの品質が向上することを示した。 私たちの作品は、大規模な画像キャプションモデルを改善するための新しい道を開きます。

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