論文の概要: Pragmatic Inference with a CLIP Listener for Contrastive Captioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08818v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 02:22:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 16:54:12.980316
- Title: Pragmatic Inference with a CLIP Listener for Contrastive Captioning
- Title（参考訳）: コントラストキャプションのためのCLIPリスナーによる語用推論
- Authors: Jiefu Ou, Benno Krojer and Daniel Fried
- Abstract要約: そこで本研究では、ターゲット画像と、非常に類似した代替画像とを区別する識別キャプションを生成する手法を提案する。
提案手法は,話者とリスナ間の参照ゲームとしてキャプションを定式化する実用的な推論手法に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.669625017690658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a simple yet effective and robust method for contrastive
captioning: generating discriminative captions that distinguish target images
from very similar alternative distractor images. Our approach is built on a
pragmatic inference procedure that formulates captioning as a reference game
between a speaker, which produces possible captions describing the target, and
a listener, which selects the target given the caption. Unlike previous methods
that derive both speaker and listener distributions from a single captioning
model, we leverage an off-the-shelf CLIP model to parameterize the listener.
Compared with captioner-only pragmatic models, our method benefits from rich
vision language alignment representations from CLIP when reasoning over
distractors. Like previous methods for discriminative captioning, our method
uses a hyperparameter to control the tradeoff between the informativity (how
likely captions are to allow a human listener to discriminate the target image)
and the fluency of the captions. However, we find that our method is
substantially more robust to the value of this hyperparameter than past
methods, which allows us to automatically optimize the captions for
informativity - outperforming past methods for discriminative captioning by 11%
to 15% accuracy in human evaluations
- Abstract（参考訳）: そこで,本論文では,ターゲット画像と類似の代替画像とを識別する識別キャプションを生成する,シンプルで効果的かつ堅牢なコントラストキャプション手法を提案する。
提案手法は, 対象を記述可能なキャプションを生成する話者と, 与えられたキャプションを選択するリスナーとの間に, 参照ゲームとしてキャプションを定式化する実用的推論手法に基づいている。
単一キャプションモデルから話者分布とリスナー分布を導出する従来の手法とは異なり、既成のCLIPモデルを用いてリスナーのパラメータ化を行う。
提案手法は,キャプタのみの実用モデルと比較した場合,CLIPからのリッチビジョン言語アライメント表現の恩恵を受ける。
従来の識別的キャプション法と同様に,本手法ではハイパーパラメータを用いて情報伝達率のトレードオフを制御している(人間の聴取者が対象画像の識別を行えるようにするためのキャプションの可能性)。
しかし,本手法は過去の手法に比べて,このハイパーパラメータの値に対してかなり堅牢であることが判明し,人間の評価において従来の識別的キャプションの精度を11%から15%向上させた。
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