論文の概要: CLID: Controlled-Length Image Descriptions with Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14835v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 14:18:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:31:40.441773
• Title: CLID: Controlled-Length Image Descriptions with Limited Data
• Title（参考訳）: CLID: 限られたデータによる制御長画像記述
• Authors: Elad Hirsch and Ayellet Tal
• Abstract要約: 本稿では,字幕の長さ,すなわち簡潔で簡潔な記述,あるいは長くて詳細な記述の制御に焦点を当てる。 既存の画像キャプションデータセットにはほとんど短いキャプションが含まれているため、長いキャプションを生成するのは難しい。 長いトレーニング例の不足に対処するため,様々な長さの自己生成キャプションでデータセットを充実させることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.204147875108976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable image captioning models generate human-like image descriptions, enabling some kind of control over the generated captions. This paper focuses on controlling the caption length, i.e. a short and concise description or a long and detailed one. Since existing image captioning datasets contain mostly short captions, generating long captions is challenging. To address the shortage of long training examples, we propose to enrich the dataset with varying-length self-generated captions. These, however, might be of varying quality and are thus unsuitable for conventional training. We introduce a novel training strategy that selects the data points to be used at different times during the training. Our method dramatically improves the length-control abilities, while exhibiting SoTA performance in terms of caption quality. Our approach is general and is shown to be applicable also to paragraph generation.
• Abstract（参考訳）: 制御可能な画像キャプションモデルは、人間のような画像記述を生成し、生成されたキャプションのある種の制御を可能にする。 本稿では,字幕の長さ,すなわち簡潔で簡潔な記述,あるいは長くて詳細な記述の制御に焦点を当てる。 既存の画像キャプションデータセットにはほとんど短いキャプションが含まれているため、長いキャプションを生成するのは難しい。 長いトレーニング例の不足に対処するため,様々な長さの自己生成キャプションでデータセットを強化することを提案する。 しかし、これらは様々な品質を持つため、従来の訓練には適さない。 トレーニング中に使用するデータポイントを異なるタイミングで選択する,新たなトレーニング戦略を提案する。 本手法は,キャプション品質の点でSoTA性能を示しながら,長さ制御能力を劇的に向上させる。 我々のアプローチは一般的であり、段落生成にも適用可能である。

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