論文の概要: OSIC: A New One-Stage Image Captioner Coined

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02321v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 08:50:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:54:21.395104
• Title: OSIC: A New One-Stage Image Captioner Coined
• Title（参考訳）: OSIC:新しいワンステップ画像キャプチャー
• Authors: Bo Wang, Zhao Zhang, Mingbo Zhao, Xiaojie Jin, Mingliang Xu, Meng Wang
• Abstract要約: 動的多視点学習を用いたワンステージ画像キャプタ(OSIC)を提案する。 リッチな特徴を得るためには、Swin Transformerを使ってマルチレベルの特徴を計算する。 キャプション用エンコーダのグローバルなモデリングを強化するために,新しい2次元精製モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.46732302316068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mainstream image caption models are usually two-stage captioners, i.e., calculating object features by pre-trained detector, and feeding them into a language model to generate text descriptions. However, such an operation will cause a task-based information gap to decrease the performance, since the object features in detection task are suboptimal representation and cannot provide all necessary information for subsequent text generation. Besides, object features are usually represented by the last layer features that lose the local details of input images. In this paper, we propose a novel One-Stage Image Captioner (OSIC) with dynamic multi-sight learning, which directly transforms input image into descriptive sentences in one stage. As a result, the task-based information gap can be greatly reduced. To obtain rich features, we use the Swin Transformer to calculate multi-level features, and then feed them into a novel dynamic multi-sight embedding module to exploit both global structure and local texture of input images. To enhance the global modeling of encoder for caption, we propose a new dual-dimensional refining module to non-locally model the interaction of the embedded features. Finally, OSIC can obtain rich and useful information to improve the image caption task. Extensive comparisons on benchmark MS-COCO dataset verified the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 主流画像キャプションモデルは、通常2段階のキャプション、すなわち事前訓練された検出器によってオブジェクトの特徴を計算し、それらを言語モデルに入力してテキスト記述を生成する。 しかし、このような操作は、検出タスクにおけるオブジェクトの特徴が最適以下であり、その後のテキスト生成に必要な情報をすべて提供できないため、タスクベースの情報ギャップを生じさせる。 さらに、オブジェクト機能は、通常、入力画像の局所的な詳細を失う最後のレイヤ機能で表現される。 本稿では,入力画像を直接記述文に変換する動的多視点学習を備えた,新しい一段階画像キャプション(osic)を提案する。 これにより、タスクベースの情報ギャップを大幅に低減することができる。 リッチな特徴を得るために,多レベル特徴の計算にswinトランスを使用し,それらを新しい動的多眼埋め込みモジュールに供給し,入力画像のグローバル構造と局所テクスチャの両方を利用する。 キャプション用エンコーダのグローバルなモデリングを強化するため,埋め込み特徴の相互作用を非局所的にモデル化する2次元精製モジュールを提案する。 最後に、OSICは画像キャプションタスクを改善するために、リッチで有用な情報を得ることができる。 ベンチマークMS-COCOデータセットの大規模な比較により,本手法の優れた性能が確認された。

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