論文の概要: Image Clustering Conditioned on Text Criteria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18297v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 17:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 12:42:36.657623
• Title: Image Clustering Conditioned on Text Criteria
• Title（参考訳）: テキスト基準に基づく画像クラスタリング
• Authors: Sehyun Kwon, Jaeseung Park, Minkyu Kim, Jaewoong Cho, Ernest K. Ryu, Kangwook Lee
• Abstract要約: 本稿では,ユーザが指定したテキスト基準に基づいて画像クラスタリングを行う手法を提案する。 テキスト基準に基づく画像クラスタリング条件 (IC$|$TC) と呼ぶ。 IC$|$TCは、最小限かつ実用的な人間の介入を必要とし、ユーザーはクラスタリング結果に対してかなりの制御をすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.704110575570166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical clustering methods do not provide users with direct control of the clustering results, and the clustering results may not be consistent with the relevant criterion that a user has in mind. In this work, we present a new methodology for performing image clustering based on user-specified text criteria by leveraging modern vision-language models and large language models. We call our method Image Clustering Conditioned on Text Criteria (IC$|$TC), and it represents a different paradigm of image clustering. IC$|$TC requires a minimal and practical degree of human intervention and grants the user significant control over the clustering results in return. Our experiments show that IC$|$TC can effectively cluster images with various criteria, such as human action, physical location, or the person's mood, while significantly outperforming baselines.
• Abstract（参考訳）: 古典的なクラスタリング手法では,クラスタリング結果を直接制御することができず,クラスタリング結果がユーザの意識する関連する基準と一致しない場合がある。 本研究では,現代視覚言語モデルと大規模言語モデルを活用することで,ユーザ特定テキスト基準に基づく画像クラスタリングを行う手法を提案する。 我々は,テキストの基準(ic$|$tc)を条件とした手法を画像クラスタリングと呼び,画像クラスタリングの異なるパラダイムを表す。 IC$|$TCは、最小限かつ実用的な人間の介入を必要とし、ユーザーはクラスタリング結果に対してかなりの制御をすることができる。 実験の結果、IC$|$TCは、人間の行動、身体的位置、気分などの様々な基準で画像を効果的にクラスタリングし、ベースラインを大幅に上回ることを示した。

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