Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Multimodal Understanding with CLIP-Based Image-to-Text Transformation

論文の概要: Enhancing Multimodal Understanding with CLIP-Based Image-to-Text Transformation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06167v1
Date: Tue, 2 Jan 2024 03:49:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 12:52:06.657974
Title: Enhancing Multimodal Understanding with CLIP-Based Image-to-Text Transformation
Title（参考訳）: CLIPに基づく画像-テキスト変換によるマルチモーダル理解の強化
Authors: Chang Che, Qunwei Lin, Xinyu Zhao, Jiaxin Huang, Liqiang Yu
Abstract要約: 本稿では,コントラスト言語-画像事前学習モデルの能力を活用する,革新的なアンサンブル手法を提案する。本稿では,コントラスト言語-画像事前学習モデルの能力を利用する,革新的なアンサンブル手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.367459359445697
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The process of transforming input images into corresponding textual explanations stands as a crucial and complex endeavor within the domains of computer vision and natural language processing. In this paper, we propose an innovative ensemble approach that harnesses the capabilities of Contrastive Language-Image Pretraining models.
Abstract（参考訳）: 入力画像を対応するテキスト説明に変換するプロセスは、コンピュータビジョンと自然言語処理の領域において重要かつ複雑な取り組みである。本稿では,コントラスト型言語イメージ事前学習モデルの能力を活用した革新的なアンサンブル手法を提案する。

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