論文の概要: Multi-modal Visual Understanding with Prompts for Semantic Information Disentanglement of Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09333v1
• Date: Tue, 16 May 2023 10:15:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 15:15:33.208673
• Title: Multi-modal Visual Understanding with Prompts for Semantic Information Disentanglement of Image
• Title（参考訳）: 画像のセマンティック・インフォメーション・ディスタングルのためのプロンプトを用いたマルチモーダル視覚理解
• Authors: Yuzhou Peng
• Abstract要約: プロンプト付き画像のマルチモーダル視覚的理解は、画像の意味的理解を強化するために様々な視覚的およびテキスト的手がかりを使用する。 プロンプトベースの手法を利用することで、下流タスクに有用な情報を抽出するために、モデルが画像の特定の特徴にフォーカスすることを学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal visual understanding of images with prompts involves using various visual and textual cues to enhance the semantic understanding of images. This approach combines both vision and language processing to generate more accurate predictions and recognition of images. By utilizing prompt-based techniques, models can learn to focus on certain features of an image to extract useful information for downstream tasks. Additionally, multi-modal understanding can improve upon single modality models by providing more robust representations of images. Overall, the combination of visual and textual information is a promising area of research for advancing image recognition and understanding. In this paper we will try an amount of prompt design methods and propose a new method for better extraction of semantic information
• Abstract（参考訳）: プロンプトによる画像のマルチモーダル視覚理解は、画像の意味理解を強化するために様々な視覚的およびテキスト的手がかりを使用する。 このアプローチは、視覚と言語処理を組み合わせることで、より正確な予測と画像認識を生成する。 プロンプトベースの技術を利用することで、モデルは画像の特定の特徴に焦点を合わせ、下流タスクに有用な情報を抽出することを学ぶことができる。 さらに、画像のより堅牢な表現を提供することにより、単一のモダリティモデルを改善することができる。 全体的に、視覚情報とテキスト情報の組み合わせは、画像認識と理解の進歩に有望な研究分野である。 本稿では,多くのプロンプト設計手法を試行し,セマンティック情報抽出のための新しい手法を提案する。

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