論文の概要: Self-Supervised Image Captioning with CLIP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15111v2
- Date: Thu, 2 Nov 2023 17:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-03 17:23:07.319287
- Title: Self-Supervised Image Captioning with CLIP
- Title（参考訳）: CLIPによる自己監督型画像キャプション
- Authors: Chuanyang Jin
- Abstract要約: 本稿では,自己監督型画像キャプション手法を提案する。
小さなラベル付きデータセットから初期信号を学んだ後、ラベルなしデータに基づいて自己教師付き学習に移行する。
ラベル付きCOCOデータセットの2%未満を活用するにもかかわらず、我々の手法は完全なデータセットでトレーニングされた最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image captioning, a fundamental task in vision-language understanding, seeks
to generate accurate natural language descriptions for provided images. Current
image captioning approaches heavily rely on high-quality image-caption pairs,
which can be hard to obtain for many domains. To address this, we introduce a
self-supervised image captioning method. After learning an initial signal from
a small labeled dataset, our method transitions to self-supervised learning on
unlabeled data, leveraging the auxiliary task of enhancing the CLIP relevance
between images and generated captions. Remarkably, despite utilizing less than
2% of the labeled COCO dataset, our method delivers a performance comparable to
state-of-the-art models trained on the complete dataset. Human evaluations
further reveal that our method produces captions with greater distinctiveness
and informativeness, two attributes inherently challenging to achieve through
supervised learning.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語理解の基本課題である画像キャプションは、提供された画像に対して正確な自然言語記述を生成する。
現在の画像キャプションアプローチは高品質な画像キャプチャペアに大きく依存しており、多くのドメインでは取得が難しい。
そこで本稿では,自己監督型画像キャプション手法を提案する。
小さなラベル付きデータセットから最初の信号を学習した後、ラベル付きデータで自己教師付き学習に移行し、画像と生成したキャプション間のクリップの関連性を高める補助タスクを利用する。
注目すべきは、ラベル付きCOCOデータセットの2%未満を活用するにもかかわらず、我々の方法は、完全なデータセットでトレーニングされた最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを提供する。
さらに,人間による評価により,教師付き学習によって実現が困難となる2つの属性により,特徴性と情報性が向上したキャプションが得られた。
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