論文の概要: Feedback is Needed for Retakes: An Explainable Poor Image Notification Framework for the Visually Impaired

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09427v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 09:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 15:10:21.879412
• Title: Feedback is Needed for Retakes: An Explainable Poor Image Notification Framework for the Visually Impaired
• Title（参考訳）: リテイクにはフィードバックが必要:視覚障害者のための説明不能なイメージ通知フレームワーク
• Authors: Kazuya Ohata, Shunsuke Kitada, Hitoshi Iyatomi
• Abstract要約: 筆者らのフレームワークはまず画像の品質を判定し,高品質であると判定された画像のみを用いてキャプションを生成する。 ユーザは、画像品質が低ければ再取り込みする欠陥機能により通知され、このサイクルは、入力画像が高品質であると判断されるまで繰り返される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0158981171030685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a simple yet effective image captioning framework that can determine the quality of an image and notify the user of the reasons for any flaws in the image. Our framework first determines the quality of images and then generates captions using only those images that are determined to be of high quality. The user is notified by the flaws feature to retake if image quality is low, and this cycle is repeated until the input image is deemed to be of high quality. As a component of the framework, we trained and evaluated a low-quality image detection model that simultaneously learns difficulty in recognizing images and individual flaws, and we demonstrated that our proposal can explain the reasons for flaws with a sufficient score. We also evaluated a dataset with low-quality images removed by our framework and found improved values for all four common metrics (e.g., BLEU-4, METEOR, ROUGE-L, CIDEr), confirming an improvement in general-purpose image captioning capability. Our framework would assist the visually impaired, who have difficulty judging image quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像の品質を判定し,画像の欠陥の原因をユーザに通知する,シンプルで効果的な画像キャプションフレームワークを提案する。 本フレームワークはまず画像の品質を判定し,高品質であると判定された画像のみを用いてキャプションを生成する。 ユーザは、画像品質が低ければ再取り込みする欠陥機能により通知され、このサイクルは、入力画像が高品質であると判断されるまで繰り返される。 フレームワークの構成要素として,画像認識の難しさと個々の欠陥を同時に学習する低品質画像検出モデルを訓練し,評価し,問題点の理由を十分なスコアで説明できることを実証した。 また,このフレームワークによって削除された低品質画像を用いたデータセットを評価し,汎用画像キャプション能力の向上を確認し,4つの共通メトリクス(bleu-4,meteor,rouge-l,ciderなど)の値の改善を確認した。 我々の枠組みは、画質の判断が難しい視覚障害者を支援する。

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