論文の概要: Vision Encoder-Decoder Models for AI Coaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16161v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 09:06:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:21:36.085921
• Title: Vision Encoder-Decoder Models for AI Coaching
• Title（参考訳）: AIコーチングのためのビジョンエンコーダデコーダモデル
• Authors: Jyothi S Nayak, Afifah Khan Mohammed Ajmal Khan, Chirag Manjeshwar and Imadh Ajaz Banday
• Abstract要約: 本手法の有効性は,エンコーダとしてビジョントランスフォーマー,デコーダとしてGPT-2を用いて実証する。 我々の統合アーキテクチャは入力画像を直接処理し、AIコーチとの自然な質問と回答の対話を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research paper introduces an innovative AI coaching approach by integrating vision-encoder-decoder models. The feasibility of this method is demonstrated using a Vision Transformer as the encoder and GPT-2 as the decoder, achieving a seamless integration of visual input and textual interaction. Departing from conventional practices of employing distinct models for image recognition and text-based coaching, our integrated architecture directly processes input images, enabling natural question-and-answer dialogues with the AI coach. This unique strategy simplifies model architecture while enhancing the overall user experience in human-AI interactions. We showcase sample results to demonstrate the capability of the model. The results underscore the methodology's potential as a promising paradigm for creating efficient AI coach models in various domains involving visual inputs. Importantly, this potential holds true regardless of the particular visual encoder or text decoder chosen. Additionally, we conducted experiments with different sizes of GPT-2 to assess the impact on AI coach performance, providing valuable insights into the scalability and versatility of our proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚エンコーダ・デコーダモデルの統合による革新的なaiコーチング手法を提案する。 本手法の実現性は,視覚トランスフォーマをエンコーダとして,gpt-2をデコーダとして,視覚入力とテキストインタラクションのシームレスな統合を実現する。 画像認識とテキストベースのコーチングに異なるモデルを採用する従来のプラクティスとは別に、統合アーキテクチャは入力イメージを直接処理し、AIコーチとの自然な質問と回答の対話を可能にする。 このユニークな戦略は、人間とAIのインタラクションにおける全体的なユーザエクスペリエンスを高めながら、モデルアーキテクチャを単純化する。 モデルの有効性を示すためにサンプル結果を示す。 結果は、視覚的入力を含むさまざまな領域で効率的なaiコーチモデルを作成するための有望なパラダイムとしての方法論の可能性を強調している。 重要なことに、このポテンシャルは特定のビジュアルエンコーダやテキストデコーダに関係なく当てはまります。 さらに,gpt-2の大きさの異なる実験を行い,aiコーチ性能への影響を評価し,提案手法のスケーラビリティと汎用性に関する貴重な知見を得た。

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