論文の概要: A Survey on Image-text Multimodal Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15857v1
- Date: Sat, 23 Sep 2023 15:21:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-01 12:06:48.331286
- Title: A Survey on Image-text Multimodal Models
- Title（参考訳）: 画像テキストマルチモーダルモデルに関する調査
- Authors: Ruifeng Guo, Jingxuan Wei, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Guiyong Chang,
Dawei Liu, Sibo Zhang, Zhengbing Yao, Mingjun Xu, Liping Bu
- Abstract要約: 視覚情報とテキスト情報の収束は重要なフロンティアとして浮上し、画像テキストのマルチモーダルモデルの出現につながった。
本稿では,画像テキストマルチモーダルモデルの進化と現状を概観し,その応用価値,課題,潜在的研究軌跡について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.278261164856621
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Amidst the evolving landscape of artificial intelligence, the convergence of
visual and textual information has surfaced as a crucial frontier, leading to
the advent of image-text multimodal models. This paper provides a comprehensive
review of the evolution and current state of image-text multimodal models,
exploring their application value, challenges, and potential research
trajectories. Initially, we revisit the basic concepts and developmental
milestones of these models, introducing a novel classification that segments
their evolution into three distinct phases, based on their time of introduction
and subsequent impact on the discipline. Furthermore, based on the tasks'
significance and prevalence in the academic landscape, we propose a
categorization of the tasks associated with image-text multimodal models into
five major types, elucidating the recent progress and key technologies within
each category. Despite the remarkable accomplishments of these models, numerous
challenges and issues persist. This paper delves into the inherent challenges
and limitations of image-text multimodal models, fostering the exploration of
prospective research directions. Our objective is to offer an exhaustive
overview of the present research landscape of image-text multimodal models and
to serve as a valuable reference for future scholarly endeavors. We extend an
invitation to the broader community to collaborate in enhancing the image-text
multimodal model community, accessible at:
\href{https://github.com/i2vec/A-survey-on-image-text-multimodal-models}{https://github.com/i2vec/A-survey-on-image-text-multimodal-models}.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の進化する状況の中で、視覚情報とテキスト情報の収束は重要なフロンティアとして浮上し、画像テキストのマルチモーダルモデルの出現につながっている。
本稿では,画像テキストマルチモーダルモデルの進化と現状を概観し,その応用価値,課題,潜在的研究軌道について考察する。
はじめに、我々はこれらのモデルの基本的な概念と開発マイルストーンを再検討し、導入時期とそれに続く規律への影響に基づいて、それらの進化を3つの異なる段階に区分する新しい分類を導入する。
さらに,学習環境における課題の意義と頻度に基づいて,画像テキストマルチモーダルモデルに関連するタスクを5つの主要なタイプに分類し,各カテゴリにおける最近の進歩と重要な技術を明らかにする。
これらのモデルの顕著な成果にもかかわらず、多くの課題と問題が続いている。
本稿では,画像テキスト・マルチモーダルモデルの本質的課題と限界を考察し,今後の研究方向性を探究する。
本研究の目的は,画像テキストマルチモーダルモデルの現在の研究展望を徹底的に概観し,今後の学術的取り組みへの貴重な参考となることにある。
https://github.com/i2vec/a-survey-on-image-text-multimodal-models}{https://github.com/i2vec/a-survey-on-image-text-multimodal-models} を参照。
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