論文の概要: The Role of Data Curation in Image Captioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03610v2
- Date: Fri, 2 Feb 2024 15:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 20:27:23.509909
- Title: The Role of Data Curation in Image Captioning
- Title（参考訳）: 画像キャプションにおけるデータキュレーションの役割
- Authors: Wenyan Li, Jonas F. Lotz, Chen Qiu, Desmond Elliott
- Abstract要約: 本論文は, サンプルの総数を増やすことなく, データセット中の難しいサンプルを積極的にキュレートすることによって, この方向性に寄与する。
BLIPとBEiT-3モデルを用いたFlickr30KとCOCOデータセットの実験は、これらのキュレーション手法が実際に改善された画像キャプションモデルをもたらすことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.61662352061468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image captioning models are typically trained by treating all samples
equally, neglecting to account for mismatched or otherwise difficult data
points. In contrast, recent work has shown the effectiveness of training models
by scheduling the data using curriculum learning strategies. This paper
contributes to this direction by actively curating difficult samples in
datasets without increasing the total number of samples. We explore the effect
of using three data curation methods within the training process: complete
removal of an sample, caption replacement, or image replacement via a
text-to-image generation model. Experiments on the Flickr30K and COCO datasets
with the BLIP and BEiT-3 models demonstrate that these curation methods do
indeed yield improved image captioning models, underscoring their efficacy.
- Abstract（参考訳）: 画像キャプションモデルは、典型的には全てのサンプルを等しく扱い、不一致や困難なデータポイントを考慮せずに訓練される。
対照的に,近年の研究では,カリキュラム学習戦略を用いたデータスケジューリングによる学習モデルの有効性が示された。
本論文は, サンプルの総数を増やすことなく, データセット中の難しいサンプルを積極的にキュレートすることによって, この方向性に寄与する。
トレーニングプロセスにおける3つのデータキュレーション手法(サンプルの完全除去、キャプション置換、テキスト・ツー・イメージ生成モデルによる画像置換)の効果について検討する。
BLIPとBEiT-3モデルを用いたFlickr30KとCOCOデータセットの実験は、これらのキュレーション手法が実際に改善された画像キャプションモデルを生み出し、その効果を裏付けることを示した。
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