論文の概要: User-Aware Prefix-Tuning is a Good Learner for Personalized Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04793v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 02:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:21:27.395361
• Title: User-Aware Prefix-Tuning is a Good Learner for Personalized Image Captioning
• Title（参考訳）: ユーザ対応のプレフィックスチューニングは、パーソナライズされた画像キャプションの学習に役立つ
• Authors: Xuan Wang, Guanhong Wang, Wenhao Chai, Jiayu Zhou, and Gaoang Wang
• Abstract要約: 従来の画像キャプション方式は、ユーザの好みや特徴を無視することが多い。 既存のほとんどの手法は、メモリネットワークやトランスフォーマーによるユーザコンテキストの融合プロセスを強調している。 本稿では,ユーザコンテキストを利用したパーソナライズされた画像キャプションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.211749514733846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image captioning bridges the gap between vision and language by automatically generating natural language descriptions for images. Traditional image captioning methods often overlook the preferences and characteristics of users. Personalized image captioning solves this problem by incorporating user prior knowledge into the model, such as writing styles and preferred vocabularies. Most existing methods emphasize the user context fusion process by memory networks or transformers. However, these methods ignore the distinct domains of each dataset. Therefore, they need to update the entire caption model parameters when meeting new samples, which is time-consuming and calculation-intensive. To address this challenge, we propose a novel personalized image captioning framework that leverages user context to consider personality factors. Additionally, our framework utilizes the prefix-tuning paradigm to extract knowledge from a frozen large language model, reducing the gap between different language domains. Specifically, we employ CLIP to extract the visual features of an image and align the semantic space using a query-guided mapping network. By incorporating the transformer layer, we merge the visual features with the user's contextual prior knowledge to generate informative prefixes. Moreover, we employ GPT-2 as the frozen large language model. With a small number of parameters to be trained, our model performs efficiently and effectively. Our model outperforms existing baseline models on Instagram and YFCC100M datasets across five evaluation metrics, demonstrating its superiority, including twofold improvements in metrics such as BLEU-4 and CIDEr.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションは、画像の自然言語記述を自動的に生成することで、視覚と言語の間のギャップを埋める。 従来の画像キャプション方式はユーザの好みや特徴を無視することが多い。 パーソナライズされた画像キャプションは、ユーザの事前知識を記述スタイルや好みの語彙などモデルに組み込むことで、この問題を解決する。 既存の手法のほとんどは、メモリネットワークやトランスフォーマーによるユーザーコンテキスト融合プロセスを強調している。 しかし、これらの方法は各データセットの異なるドメインを無視している。 したがって、新しいサンプルを満たす際にキャプションモデルパラメータ全体を更新する必要がある。 この課題に対処するために,ユーザコンテキストを利用したパーソナライズされた画像キャプションフレームワークを提案する。 さらに,本フレームワークはプレフィックスチューニングパラダイムを利用して,凍結した大規模言語モデルから知識を抽出し,異なる言語領域間のギャップを低減する。 具体的には,画像の視覚的特徴抽出にクリップを用い,クエリ誘導マッピングネットワークを用いて意味空間の調整を行う。 変換器層を組み込むことで、視覚的特徴とユーザの文脈的事前知識を融合させ、情報的接頭辞を生成する。 さらに,凍結した大言語モデルとして GPT-2 を用いる。 少数のパラメータをトレーニングすれば、モデルが効率的かつ効果的に動作します。 我々のモデルは、Instagramの既存のベースラインモデルと5つの評価指標のYFCC100Mデータセットより優れており、BLEU-4やCIDErのようなメトリクスの2倍の改善を含む、その優位性を示している。

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