論文の概要: Semantically-Prompted Language Models Improve Visual Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06077v4
• Date: Fri, 22 Nov 2024 15:58:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:02:12.889439
• Title: Semantically-Prompted Language Models Improve Visual Descriptions
• Title（参考訳）: 意味的にプロンプトされた言語モデルによる視覚記述の改善
• Authors: Michael Ogezi, Bradley Hauer, Grzegorz Kondrak,
• Abstract要約: 本稿では,表現力のある視覚記述を生成する新しい手法であるV-GLOSS: Visual Glossesを提案する。 V-GLOSSは視覚的記述を改善し、画像分類データセットのゼロショット設定において強い結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.267513953980092
• License:
• Abstract: Language-vision models like CLIP have made significant strides in vision tasks, such as zero-shot image classification (ZSIC). However, generating specific and expressive visual descriptions remains challenging; descriptions produced by current methods are often ambiguous and lacking in granularity. To tackle these issues, we propose V-GLOSS: Visual Glosses, a novel method built upon two key ideas. The first is Semantic Prompting, which conditions a language model on structured semantic knowledge. The second is a new contrastive algorithm that elicits fine-grained distinctions between similar concepts. With both ideas, we demonstrate that V-GLOSS improves visual descriptions and achieves strong results in the zero-shot setting on general and fine-grained image-classification datasets, including ImageNet, STL-10, FGVC Aircraft, and Flowers 102. Moreover, these descriptive capabilities contribute to enhancing image-generation performance. Finally, we introduce a quality-tested silver dataset with descriptions generated with V-GLOSS for all ImageNet classes.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような言語ビジョンモデルは、ゼロショット画像分類(ZSIC)のような視覚タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、具体的かつ表現的な視覚的記述の生成は依然として困難であり、現在の方法による記述は曖昧であり、粒度が不足していることが多い。 これらの問題に対処するため、我々はV-GLOSS: Visual Glossesを提案する。 1つ目はセマンティック・プロンプティング(Semantic Prompting)である。 2つ目は、類似した概念を微妙に区別する新しいコントラストアルゴリズムである。 両概念とも、V-GLOSSは視覚的記述を改善し、画像Net, STL-10, FGVC Aircraft, Flowers 102などの画像分類データセットのゼロショット設定において、強い結果が得られることを示す。 さらに、これらの記述能力は、画像生成性能の向上に寄与する。 最後に、すべてのImageNetクラスに対して、V-GLOSSで生成された記述を含む品質テストされた銀のデータセットを紹介する。

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