論文の概要: CapText: Large Language Model-based Caption Generation From Image Context and Description

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00301v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 02:40:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 18:29:14.448309
• Title: CapText: Large Language Model-based Caption Generation From Image Context and Description
• Title（参考訳）: CapText:イメージコンテキストと記述による大規模言語モデルベースのキャプション生成
• Authors: Shinjini Ghosh, Sagnik Anupam
• Abstract要約: テキスト記述と文脈のみからキャプションを生成する新しいアプローチを提案し,評価する。 提案手法は,OSCAR-VinVL などの最先端画像テキストアライメントモデルにおいて,CIDEr メトリック上でのタスクにおいて優れる。
• 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: While deep-learning models have been shown to perform well on image-to-text datasets, it is difficult to use them in practice for captioning images. This is because \textit{captions} traditionally tend to be context-dependent and offer complementary information about an image, while models tend to produce \textit{descriptions} that describe the visual features of the image. Prior research in caption generation has explored the use of models that generate captions when provided with the images alongside their respective descriptions or contexts. We propose and evaluate a new approach, which leverages existing large language models to generate captions from textual descriptions and context alone, without ever processing the image directly. We demonstrate that after fine-tuning, our approach outperforms current state-of-the-art image-text alignment models like OSCAR-VinVL on this task on the CIDEr metric.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは画像からテキストへのデータセットでうまく機能することが示されているが、実際に画像のキャプションに使用するのは難しい。 これは、伝統的に \textit{captions} は文脈依存であり、画像に関する補完的な情報を提供する傾向があるのに対し、モデルは画像の視覚的特徴を記述する \textit{descriptions} を生成する傾向があるためである。 キャプション生成における以前の研究は、それぞれの記述や文脈と共に画像が提供されたときにキャプションを生成するモデルの使用を探求した。 我々は,既存の大規模言語モデルを利用して,画像を直接処理することなく,テキスト記述や文脈のみからキャプションを生成するアプローチを提案し,評価する。 我々は、細調整後、OSCAR-VinVLのような現在の最先端画像テキストアライメントモデルよりもCIDErメトリック上で高い性能を示す。

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