論文の概要: IC3: Image Captioning by Committee Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01328v3
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 21:02:18.251623
• Title: IC3: Image Captioning by Committee Consensus
• Title（参考訳）: IC3: 委員会合意による画像キャプション
• Authors: David M. Chan, Austin Myers, Sudheendra Vijayanarasimhan, David A. Ross, John Canny
• Abstract要約: 委員会合意による画像キャプション(IC3)は、複数のアノテータ視点から高レベルの詳細をキャプチャする単一のキャプションを生成するように設計されている。 IC3が生成するキャプションは、その3分の2以上をベースラインのSOTAモデルと同じくらい有効だ。 IC3はSOTA自動リコールシステムの性能を最大84%向上させ、単一の人為的な参照キャプションよりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.053049995219368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: If you ask a human to describe an image, they might do so in a thousand different ways. Traditionally, image captioning models are trained to generate a single "best" (most like a reference) image caption. Unfortunately, doing so encourages captions that are "informationally impoverished," and focus on only a subset of the possible details, while ignoring other potentially useful information in the scene. In this work, we introduce a simple, yet novel, method: "Image Captioning by Committee Consensus" (IC3), designed to generate a single caption that captures high-level details from several annotator viewpoints. Humans rate captions produced by IC3 at least as helpful as baseline SOTA models more than two thirds of the time, and IC3 can improve the performance of SOTA automated recall systems by up to 84%, outperforming single human-generated reference captions, and indicating significant improvements over SOTA approaches for visual description. Code is available at https://davidmchan.github.io/caption-by-committee/
• Abstract（参考訳）: もし人間に画像を記述するように頼んだら、1000種類の方法でそれを行うかもしれない。 伝統的に、画像キャプションモデルは単一の「最高の」画像キャプションを生成するように訓練される。 残念なことに、それによってキャプションは「情報的に貧弱」であり、可能な詳細のサブセットのみに焦点を当て、シーン内の他の有用な情報を無視している。 本研究では,複数のアノテーションの観点から高レベルの詳細をキャプチャする単一キャプションを生成するために設計された,シンプルながら斬新な手法である「委員会コンセンサスによる画像キャプション(IC3)」を紹介する。 IC3による人為的なキャプションは,少なくとも3分の2以上のベースラインSOTAモデルと同じくらい有効であり,IC3はSOTA自動リコールシステムの性能を最大84%向上させ,単一の人為的な参照キャプションよりも優れ,視覚的記述のためのSOTAアプローチよりも大幅に向上することを示す。 コードはhttps://davidmchan.github.io/caption-by-committee/で入手できる。

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