論文の概要: The Solution for the CVPR2023 NICE Image Captioning Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06879v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 09:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 07:55:59.275291
• Title: The Solution for the CVPR2023 NICE Image Captioning Challenge
• Title（参考訳）: cvpr2023ニース画像キャプションチャレンジの解法
• Authors: Xiangyu Wu, Yi Gao, Hailiang Zhang, Yang Yang, Weili Guo, Jianfeng Lu
• Abstract要約: 我々はZero-shot Image Captioning Challengeの新たなフロンティアにソリューションを提示する。 この課題には、多くのドメインからの新しい視覚的概念が含まれる。 データレベルでは、Laion-5Bから外部トレーニングデータを収集する。 モデルレベルでは、大規模な視覚言語事前学習モデルであるOFAを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.048338323708277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present our solution to the New frontiers for Zero-shot Image Captioning Challenge. Different from the traditional image captioning datasets, this challenge includes a larger new variety of visual concepts from many domains (such as COVID-19) as well as various image types (photographs, illustrations, graphics). For the data level, we collect external training data from Laion-5B, a large-scale CLIP-filtered image-text dataset. For the model level, we use OFA, a large-scale visual-language pre-training model based on handcrafted templates, to perform the image captioning task. In addition, we introduce contrastive learning to align image-text pairs to learn new visual concepts in the pre-training stage. Then, we propose a similarity-bucket strategy and incorporate this strategy into the template to force the model to generate higher quality and more matching captions. Finally, by retrieval-augmented strategy, we construct a content-rich template, containing the most relevant top-k captions from other image-text pairs, to guide the model in generating semantic-rich captions. Our method ranks first on the leaderboard, achieving 105.17 and 325.72 Cider-Score in the validation and test phase, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ゼロショット画像キャプション課題に対する新たなフロンティアへの解決策を提案する。 従来の画像キャプションデータセットとは異なり、この課題には、さまざまな画像タイプ(写真、イラスト、グラフィック)だけでなく、多くのドメイン(COVID-19など)からの新しいさまざまな視覚概念が含まれている。 データレベルでは、大規模なCLIPフィルタリング画像テキストデータセットであるLaion-5Bから外部トレーニングデータを収集する。 モデルレベルでは、手作りテンプレートに基づく大規模なビジュアル言語事前学習モデルofaを使用して、画像キャプションタスクを実行する。 さらに,画像とテキストのペアを並べ合わせることで,事前学習段階における新しい視覚概念を学習するコントラスト学習を導入する。 次に,類似性バケット戦略を提案し,この戦略をテンプレートに組み込んで,より高品質なキャプション生成をモデルに強制する。 最後に,検索提示戦略により,他の画像テキストペアから最も関連性の高いトップkキャプションを含むコンテンツリッチなテンプレートを構築し,セマンティックリッチなキャプション生成のモデルを導出する。 本手法は,まずリーダボード上で105.17と325.72のcider-scoreを検証およびテストフェーズで達成する。

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