論文の概要: Targeted Image Data Augmentation Increases Basic Skills Captioning
Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15991v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 20:12:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-29 18:58:22.991012
- Title: Targeted Image Data Augmentation Increases Basic Skills Captioning
Robustness
- Title（参考訳）: 画像データ拡張による基本スキルキャプションの堅牢性の向上
- Authors: Valentin Barriere, Felipe del Rio, Andres Carvallo De Ferari, Carlos
Aspillaga, Eugenio Herrera-Berg, Cristian Buc Calderon
- Abstract要約: TIDA(Targeted Image-editing Data Augmentation)は、モデルの人間的な能力向上を目的としたデータ拡張手法である。
画像キャプションの指標において,性別,色,数量に関連するTIDA強化データセットが,より優れた性能を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.932065750652415
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial neural networks typically struggle in generalizing to
out-of-context examples. One reason for this limitation is caused by having
datasets that incorporate only partial information regarding the potential
correlational structure of the world. In this work, we propose TIDA (Targeted
Image-editing Data Augmentation), a targeted data augmentation method focused
on improving models' human-like abilities (e.g., gender recognition) by filling
the correlational structure gap using a text-to-image generative model. More
specifically, TIDA identifies specific skills in captions describing images
(e.g., the presence of a specific gender in the image), changes the caption
(e.g., "woman" to "man"), and then uses a text-to-image model to edit the image
in order to match the novel caption (e.g., uniquely changing a woman to a man
while maintaining the context identical). Based on the Flickr30K benchmark, we
show that, compared with the original data set, a TIDA-enhanced dataset related
to gender, color, and counting abilities induces better performance in several
image captioning metrics. Furthermore, on top of relying on the classical BLEU
metric, we conduct a fine-grained analysis of the improvements of our models
against the baseline in different ways. We compared text-to-image generative
models and found different behaviors of the image captioning models in terms of
encoding visual encoding and textual decoding.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは通常、文脈外例に一般化するのに苦労する。
この制限の1つの理由は、世界の潜在的な相関構造に関する部分的な情報のみを含むデータセットを持つことである。
本研究では,テキスト対画像生成モデルを用いた相関構造ギャップを埋めることにより,モデルの人間的能力(例えば性別認識)を向上させることに焦点を当てたデータ拡張手法であるtida(targeted image-editing data augmentation)を提案する。
より具体的には、titaは、画像を記述するキャプション(例えば、画像中の特定の性別の存在)の特定のスキルを特定し、キャプションを変更(例えば、「女性」から「男性」)し、テキストから画像へのモデルを使用して、新しいキャプションにマッチする画像の編集を行う(例えば、文脈を同一に保ちながら、女性を男性に変更する)。
Flickr30Kのベンチマークから, 性別, 色, カウント能力に関連するTIDA強化データセットは, 元のデータセットと比較すると, 画像キャプションの指標において, 性能が向上することを示した。
さらに、古典的なブレウ計量に依存することに加えて、異なる方法でベースラインに対するモデルの改善に関するきめ細かな分析を行う。
テキスト対画像生成モデルを比較し,画像キャプションモデルにおける視覚的符号化とテキスト復号の異なる振る舞いを見出した。
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