論文の概要: Visual Analytics for Efficient Image Exploration and User-Guided Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01016v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 06:21:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:41:22.891477
• Title: Visual Analytics for Efficient Image Exploration and User-Guided Image Captioning
• Title（参考訳）: 効率的な画像探索とユーザガイド画像キャプチャのためのビジュアル分析
• Authors: Yiran Li, Junpeng Wang, Prince Aboagye, Michael Yeh, Yan Zheng, Liang Wang, Wei Zhang, Kwan-Liu Ma
• Abstract要約: 事前訓練された大規模言語画像モデルの最近の進歩は、視覚的理解の新しい時代を後押ししている。 本稿では,視覚分析の領域でよく知られた2つの問題に取り組み,(1)大規模画像データセットの効率的な探索と潜在的なデータバイアスの同定,(2)画像キャプションの評価と生成過程のステアリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.47078178526536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in pre-trained large-scale language-image models have ushered in a new era of visual comprehension, offering a significant leap forward. These breakthroughs have proven particularly instrumental in addressing long-standing challenges that were previously daunting. Leveraging these innovative techniques, this paper tackles two well-known issues within the realm of visual analytics: (1) the efficient exploration of large-scale image datasets and identification of potential data biases within them; (2) the evaluation of image captions and steering of their generation process. On the one hand, by visually examining the captions automatically generated from language-image models for an image dataset, we gain deeper insights into the semantic underpinnings of the visual contents, unearthing data biases that may be entrenched within the dataset. On the other hand, by depicting the association between visual contents and textual captions, we expose the weaknesses of pre-trained language-image models in their captioning capability and propose an interactive interface to steer caption generation. The two parts have been coalesced into a coordinated visual analytics system, fostering mutual enrichment of visual and textual elements. We validate the effectiveness of the system with domain practitioners through concrete case studies with large-scale image datasets.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大規模言語画像モデルの最近の進歩は、視覚理解の新しい時代を告げ、大きな進歩をもたらした。 これらのブレークスルーは、かつて勇敢だった長年の課題に対処するのに特に役立っている。 本稿では,これらの革新的手法を活用することで,画像解析の領域でよく知られた2つの課題に取り組み,(1)大規模画像データセットの効率的な探索と潜在的なデータバイアスの同定,(2)画像キャプションの評価と生成過程のステアリングを行う。 一方,画像データセットの言語画像モデルから自動生成するキャプションを視覚的に検討することにより,視覚コンテンツの意味的基盤に対する深い洞察を得るとともに,データセット内に絡み合う可能性のあるデータバイアスを探索する。 一方,視覚コンテンツとテキストキャプションの関係を描写することにより,事前学習した言語画像モデルのキャプション能力における弱点を明らかにし,キャプション生成のための対話インタフェースを提案する。 2つの部分は協調した視覚分析システムに結合され、視覚的要素とテキスト的要素の相互濃縮が促進されている。 大規模画像データセットを用いた具体的なケーススタディにより,ドメイン実践者とのシステムの有効性を検証する。

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