論文の概要: PixLore: A Dataset-driven Approach to Rich Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05349v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 07:53:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:11.370499
• Title: PixLore: A Dataset-driven Approach to Rich Image Captioning
• Title（参考訳）: PixLore:リッチイメージキャプションのためのデータセット駆動アプローチ
• Authors: Diego Bonilla,
• Abstract要約: 本研究では,標準商用GPU上でのLoRa法を用いてBLIP-2モデルの微調整によりクエリ変換を行う新しい手法であるPixLoreを紹介する。 続くアプローチでは、ChatGPTが組み合わせて拡張した最先端のコンピュータビジョンモデルから、慎重に組み立てられたデータセットをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the domain of vision-language integration, generating detailed image captions poses a significant challenge due to the lack of curated and rich datasets. This study introduces PixLore, a novel method that leverages Querying Transformers through the fine-tuning of the BLIP-2 model using the LoRa method on a standard commercial GPU. The followed approach, which involves training on a carefully assembled dataset from state-of-the-art Computer Vision models combined and augmented by ChatGPT, addresses the question of whether intricate image understanding can be achieved with an ensemble of smaller-scale models, referred to as Knowledge Stitching. Comparative evaluations against major models such as GPT-4 and Google Bard demonstrate that PixLore-2.7B, despite having considerably fewer parameters, is rated higher than the existing State-of-the-Art models in over half of the assessments. Precisely, PixLore outperform Bard and BLIP-2, which score approximately 35.18% and 27.98% lower than PixLore in the task of image captioning. This research not only presents a groundbreaking approach but also highlights the importance of well-curated datasets in enhancing the performance of smaller models.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語統合の分野では、詳細な画像キャプションを生成することは、キュレートされたリッチデータセットが欠如していることから、大きな課題となる。 本研究では,標準商用GPU上でのLoRa法を用いてBLIP-2モデルの微調整によりクエリ変換を行う新しい手法であるPixLoreを紹介する。 続くアプローチでは、ChatGPTが組み合わせて拡張した最先端のコンピュータビジョンモデルから慎重に組み立てられたデータセットをトレーニングする。 GPT-4やGoogle Bardのような主要モデルとの比較評価では、PixLore-2.7Bはパラメータがかなり少ないにもかかわらず、既存のState-of-the-Artモデルよりも半分以上高く評価されている。 PixLore は Bard と BLIP-2 を上回り、画像キャプションのタスクで PixLore よりも35.18%、27.98%低いスコアを得た。 この研究は、画期的なアプローチを提示するだけでなく、より小さなモデルの性能向上における、十分に計算されたデータセットの重要性も強調する。

関連論文リスト

• Semi-LLIE: Semi-supervised Contrastive Learning with Mamba-based Low-light Image Enhancement [59.17372460692809]
  本研究は、平均教師による半教師付き低照度強化(Semi-LLIE)フレームワークを提案する。 照度分布を忠実に伝達するために、意味認識によるコントラスト損失を導入し、自然色による画像の強調に寄与する。 また,大規模な視覚言語認識モデル(RAM)に基づく新たな知覚損失を提案し,よりリッチなテキストによる画像生成を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T04:05:32Z)
• Mapping New Realities: Ground Truth Image Creation with Pix2Pix Image-to-Image Translation [4.767259403145913]
  本稿では,抽象地図画像から現実的な地上真実画像へ変換するPix2Pixの新たな応用について検討する。 本稿では,Pix2Pixモデルを用いた高忠実度データセットの生成について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T05:11:32Z)
• xT: Nested Tokenization for Larger Context in Large Images [79.37673340393475]
  xTは、グローバルコンテキストを局所的な詳細で集約するビジョントランスフォーマーのフレームワークである。 我々は、挑戦的な分類タスクにおいて、精度を最大8.6%向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:29:58Z)
• Scaling Laws of Synthetic Images for Model Training ... for Now [54.43596959598466]
  本研究では, 合成画像のスケーリング法則について, テクスト・ツー・イメージ・モデルの現状から検討した。 合成画像は、CLIPトレーニングの実際の画像と似ているが、やや効果の低いスケーリング傾向を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:59:59Z)
• Joint Adaptive Representations for Image-Language Learning [59.40890927221377]
  画像言語学習のためのレシピを提案し、より大きくて高価なものよりも優れたモデルを作成し、しばしば桁違いに大きなデータセットで訓練する。 我々の重要な発見は、適応的かつ反復的にマルチモーダルな特徴を融合させる、コンパクトな視覚と言語表現の連成学習である。 たった4000万のトレーニング例と39のGFLOPで、私たちの軽量モデルは、2～20倍以上のFLOPの最先端モデルで、さらに大きなデータセットを使用して、1B近くのトレーニング例で何倍もパフォーマンスを上げています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T15:02:02Z)
• A Recipe for Efficient SBIR Models: Combining Relative Triplet Loss with Batch Normalization and Knowledge Distillation [3.364554138758565]
  SBIR(Sketch-Based Image Retrieval)は、マルチメディア検索において重要なタスクであり、指定されたスケッチクエリにマッチした画像の集合を検索することを目的としている。 我々は, アンカーの類似性に基づく損失重み付けにより, 制限を克服する適応三重項損失である相対三重項損失(RTL)を導入する。 本稿では, 知識蒸留による精度の限界損失を抑えて, 小型モデルを効率的に訓練するための簡単な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T12:41:04Z)
• Comparative study of Transformer and LSTM Network with attention mechanism on Image Captioning [0.0]
  本研究ではTransformerとLSTMをMS-COCOデータセットのアテンションブロックモデルと比較する。 注目ブロックモデルを用いたトランスフォーマーとLSTMについて,その精度について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T11:45:53Z)
• Model-Agnostic Graph Regularization for Few-Shot Learning [60.64531995451357]
  グラフ組み込み数ショット学習に関する包括的な研究を紹介します。 本稿では,ラベル間のグラフ情報の組み込みによる影響をより深く理解できるグラフ正規化手法を提案する。 提案手法は,Mini-ImageNetで最大2%,ImageNet-FSで6.7%の性能向上を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-14T05:28:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。