論文の概要: Understanding Cross-modal Interactions in V&L Models that Generate Scene Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04971v2
• Date: Thu, 10 Nov 2022 16:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:53:55.240630
• Title: Understanding Cross-modal Interactions in V&L Models that Generate Scene Descriptions
• Title（参考訳）: シーン記述を生成するv&lモデルにおけるクロスモーダル相互作用の理解
• Authors: Michele Cafagna, Kees van Deemter, Albert Gatt
• Abstract要約: 本稿では,現在最先端の視覚・言語モデルであるVinVLによる映像のシーンレベルでのキャプションの可能性について検討する。 映像中のオブジェクトレベルの概念を識別する能力を失うことなく、少量のキュレートされたデータでシーン記述を生成することができることを示す。 本研究は,これらの結果と,シーン知覚に関する計算・認知科学研究の知見との類似性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7957452405531256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image captioning models tend to describe images in an object-centric way, emphasising visible objects. But image descriptions can also abstract away from objects and describe the type of scene depicted. In this paper, we explore the potential of a state-of-the-art Vision and Language model, VinVL, to caption images at the scene level using (1) a novel dataset which pairs images with both object-centric and scene descriptions. Through (2) an in-depth analysis of the effect of the fine-tuning, we show (3) that a small amount of curated data suffices to generate scene descriptions without losing the capability to identify object-level concepts in the scene; the model acquires a more holistic view of the image compared to when object-centric descriptions are generated. We discuss the parallels between these results and insights from computational and cognitive science research on scene perception.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションモデルは、オブジェクト中心の方法でイメージを記述する傾向があり、可視オブジェクトを強調する。 しかし、画像記述はオブジェクトから抽象化され、描写されたシーンのタイプを記述することもできる。 本稿では,(1)オブジェクト中心とシーン記述を組み合わせた新しいデータセットを用いて,映像をシーンレベルでキャプションする,最先端のビジョン・アンド・ランゲージモデル VinVL の可能性を検討する。 2) 微調整の効果の詳細な分析を通して,(3) シーン内のオブジェクトレベルの概念を識別する能力を失うことなく,少量のキュレートデータでシーン記述を生成することができることを示す。 本稿では,これらの結果と,シーン知覚に関する計算・認知科学研究の知見との類似性について論じる。

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