論文の概要: Data Curation for Image Captioning with Text-to-Image Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03610v1
• Date: Fri, 5 May 2023 15:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 13:22:19.038908
• Title: Data Curation for Image Captioning with Text-to-Image Generative Models
• Title（参考訳）: テキスト対画像生成モデルを用いた画像キャプションのためのデータキュレーション
• Authors: Wenyan Li, Jonas F. Lotz, Chen Qiu, Desmond Elliott
• Abstract要約: 画像キャプションの最近の進歩は、主に大規模視覚言語による事前訓練によって引き起こされている。 既存のデータセットのサンプルの品質を向上させることで、パフォーマンスを向上させることができるかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.048870122229026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in image captioning are mainly driven by large-scale vision-language pretraining, relying heavily on computational resources and increasingly large multimodal datasets. Instead of scaling up pretraining data, we ask whether it is possible to improve performance by improving the quality of the samples in existing datasets. We pursue this question through two approaches to data curation: one that assumes that some examples should be avoided due to mismatches between the image and caption, and one that assumes that the mismatch can be addressed by replacing the image, for which we use the state-of-the-art Stable Diffusion model. These approaches are evaluated using the BLIP model on MS COCO and Flickr30K in both finetuning and few-shot learning settings. Our simple yet effective approaches consistently outperform baselines, indicating that better image captioning models can be trained by curating existing resources. Finally, we conduct a human study to understand the errors made by the Stable Diffusion model and highlight directions for future work in text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションの最近の進歩は、主に大規模な視覚言語の事前学習によってもたらされ、計算資源とますます大きなマルチモーダルデータセットに大きく依存している。 事前トレーニングデータをスケールアップする代わりに、既存のデータセットのサンプルの品質を改善して、パフォーマンスを改善することができるかどうかを問う。 データキュレーションのアプローチとして,画像とキャプションのミスマッチからいくつかの例を避けるべきだという仮定と,画像を置き換えることでミスマッチに対処できるという仮定と,最先端の安定拡散モデルを使用するという2つのアプローチを追求する。 これらの手法は,MS COCOとFlickr30KのBLIPモデルを用いて,微調整と少数ショット学習の両方で評価される。 我々の単純な効果的なアプローチは、ベースラインを一貫して上回り、既存のリソースをキュレートすることで、より良い画像キャプションモデルをトレーニングできることを示す。 最後に,安定拡散モデルによる誤りを理解するための人間実験を行い,テキスト対画像生成における今後の課題の方向性を強調する。

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