論文の概要: VieCap4H - VLSP 2021: ObjectAoA -- Enhancing performance of Object Relation Transformer with Attention on Attention for Vietnamese image captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05405v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 08:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:30:06.843305
• Title: VieCap4H - VLSP 2021: ObjectAoA -- Enhancing performance of Object Relation Transformer with Attention on Attention for Vietnamese image captioning
• Title（参考訳）: VieCap4H - VLSP 2021: ObjectAoA -- ベトナム画像キャプションの注意を伴うオブジェクト関係変換器の性能向上
• Authors: Nghia Hieu Nguyen, Duong T.D. Vo, Minh-Quan Ha
• Abstract要約: 本研究では,対象関係変換器アーキテクチャを拡張し,注意機構を付加することで,変換器を用いた画像理解能力を向上させる方法を提案する。 VieCap4Hデータセットの実験により,提案手法は,VLSPが保持する画像キャプション共有タスクの公開テストとプライベートテストの両方において,元の構造を大幅に上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image captioning is currently a challenging task that requires the ability to both understand visual information and use human language to describe this visual information in the image. In this paper, we propose an efficient way to improve the image understanding ability of transformer-based method by extending Object Relation Transformer architecture with Attention on Attention mechanism. Experiments on the VieCap4H dataset show that our proposed method significantly outperforms its original structure on both the public test and private test of the Image Captioning shared task held by VLSP.
• Abstract（参考訳）: 現在、画像キャプションは、視覚情報を理解し、人間の言語を使って画像にこの視覚情報を記述する能力を必要とする、困難なタスクである。 本稿では,注目機構に着目した物体関連トランスアーキテクチャを拡張することにより,トランス方式の画像理解能力を向上させる効率的な手法を提案する。 VieCap4Hデータセットの実験により,提案手法は,VLSPが保持する画像キャプション共有タスクの公開テストとプライベートテストの両方において,元の構造を大幅に上回っていることがわかった。

関連論文リスト

• Enhancing Large Vision Language Models with Self-Training on Image Comprehension [99.9389737339175]
  本稿では、画像理解に特化して自己学習アプローチを強調する自己学習 on Image (STIC)を紹介する。 まず、ラベルのない画像を用いて、画像記述の好みを自己構築する。 抽出した視覚情報に対する推論をさらに自己改善するため,既存の命令調整データのごく一部をモデルに再利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T05:53:49Z)
• Transformer based Multitask Learning for Image Captioning and Object Detection [13.340784876489927]
  本研究は,画像キャプションとオブジェクト検出を結合モデルに組み合わせた,新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。 我々は,2つのタスクを共同で訓練するためのTICOD, Transformer-based Image Captioning, Object Detectionモデルを提案する。 我々のモデルはBERTScoreの3.65%の改善によって、画像キャプション文学のベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-10T19:31:13Z)
• Synchronizing Vision and Language: Bidirectional Token-Masking AutoEncoder for Referring Image Segmentation [26.262887028563163]
  Referring Image (RIS)は、自然言語で表現されたターゲットオブジェクトをピクセルレベルのシーン内でセグメントすることを目的としている。 マスク付きオートエンコーダ(MAE)に触発された新しい双方向トークンマスキングオートエンコーダ(BTMAE)を提案する。 BTMAEは、画像と言語の両方に欠けている機能をトークンレベルで再構築することで、画像から言語、言語へのイメージのコンテキストを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T07:33:38Z)
• Augment the Pairs: Semantics-Preserving Image-Caption Pair Augmentation for Grounding-Based Vision and Language Models [16.4010094165575]
  テキスト条件付きおよびテキスト条件付きデータ拡張で訓練されたロバストな句接頭辞モデルを提案する。 近年のマスク信号再構成に着想を得て,新しいデータ拡張形式としてピクセルレベルのマスキングを提案する。 提案手法は,各種メトリクスを用いた最先端技術に対する高度な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T01:14:02Z)
• OmniVL:One Foundation Model for Image-Language and Video-Language Tasks [117.57580168859512]
  我々は,1つのユニバーサルアーキテクチャを用いて,画像言語と映像言語の両方をサポートする新しい基礎モデルOmniVLを提案する。 従来の一方向転送とは対照的に,画像タスクと映像タスクの両方にこのようなパラダイムが有効であることを示す。 我々は、画像テキスト、ビデオテキスト、画像ラベル(画像分類など)、ビデオラベル(ビデオ行動認識など)データを併用するために、新しい統合視覚言語コントラスト(UniVLC)ロスを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T17:59:59Z)
• Retrieval-Augmented Transformer for Image Captioning [51.79146669195357]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-26T19:35:49Z)
• Leveraging Visual Knowledge in Language Tasks: An Empirical Study on Intermediate Pre-training for Cross-modal Knowledge Transfer [61.34424171458634]
  視覚的知識を言語モデルに組み込むことがギャップを埋めるかどうかを検討する。 実験の結果,視覚的知識伝達は低リソース環境と完全教師付き環境の両方で性能を向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T22:02:40Z)
• Injecting Semantic Concepts into End-to-End Image Captioning [61.41154537334627]
  本稿では、地域特徴を抽出することなくグリッド表現を使用する、純粋視覚変換器を用いた画像キャプションモデルViTCAPを提案する。 性能向上のために,意味論的概念を予測し,それをエンドツーエンドのキャプションに組み込む新しいコンセプトトークンネットワーク(CTN)を導入する。 特に、CTNは視覚変換器に基づいて構築され、分類タスクを通じて概念トークンを予測するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T22:05:05Z)
• Integrating Visuospatial, Linguistic and Commonsense Structure into Story Visualization [81.26077816854449]
  まず、構造的入力を符号化するための選挙区解析木の利用について検討する。 第二に、構造化されたインプットをコモンセンス情報で強化し、この外部知識が視覚的ストーリーの生成に与える影響について検討する。 第3に、境界ボックスと高密度キャプションによって視覚構造を組み込んで、生成された画像の文字やオブジェクトに関するフィードバックを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T00:16:02Z)
• Dual Graph Convolutional Networks with Transformer and Curriculum Learning for Image Captioning [26.496357517937614]
  既存の画像キャプション手法は、単一のイメージ内のオブジェクトやインスタンスの関係を理解することだけに焦点を当てている。 画像キャプションのための変換器とカリキュラム学習を備えたデュアルグラフ畳み込みネットワーク(Dual-GCN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T04:57:06Z)
• E2E-VLP: End-to-End Vision-Language Pre-training Enhanced by Visual Learning [31.622393984150314]
  本稿では,V+L理解と生成のための視覚言語事前学習モデルを提案する。 視覚表現と画像とテキスト間のセマンティックアライメントを共同で学習するための統合トランスフォーマーフレームワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:50:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。