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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05349v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:47:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:45.600406
• 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-Salvador, Marcelino Martínez-Sober, Joan Vila-Francés, Antonio José Serrano-López, Pablo Rodríguez-Belenguer, Fernando Mateo,
• 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）: 39.242633457011735
• 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。

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