論文の概要: PICS: Pipeline for Image Captioning and Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10090v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 03:08:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 12:39:18.181532
- Title: PICS: Pipeline for Image Captioning and Search
- Title（参考訳）: PICS:イメージキャプションと検索のためのパイプライン
- Authors: Grant Rosario, David Noever
- Abstract要約: 本稿では,大規模画像レポジトリの編成に固有の複雑さに対処するために,PICS(Pipeline for Image Captioning and Search)を提案する。
このアプローチは、意味のあるAI生成キャプションが大規模なデータベースにおける画像の検索可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる、という理解に根ざしている。
PICSの重要性は、画像データベースシステムを変換し、現代のデジタル資産管理の要求を満たすために機械学習と自然言語処理の力を利用する可能性にある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The growing volume of digital images necessitates advanced systems for
efficient categorization and retrieval, presenting a significant challenge in
database management and information retrieval. This paper introduces PICS
(Pipeline for Image Captioning and Search), a novel approach designed to
address the complexities inherent in organizing large-scale image repositories.
PICS leverages the advancements in Large Language Models (LLMs) to automate the
process of image captioning, offering a solution that transcends traditional
manual annotation methods. The approach is rooted in the understanding that
meaningful, AI-generated captions can significantly enhance the searchability
and accessibility of images in large databases. By integrating sentiment
analysis into the pipeline, PICS further enriches the metadata, enabling
nuanced searches that extend beyond basic descriptors. This methodology not
only simplifies the task of managing vast image collections but also sets a new
precedent for accuracy and efficiency in image retrieval. The significance of
PICS lies in its potential to transform image database systems, harnessing the
power of machine learning and natural language processing to meet the demands
of modern digital asset management.
- Abstract（参考訳）: デジタル画像の量の増加は、効率的な分類と検索のための高度なシステムを必要とし、データベース管理と情報検索において大きな課題を呈している。
本稿では,大規模画像レポジトリの編成に固有の複雑さに対処するために,PICS(Pipeline for Image Captioning and Search)を提案する。
picsは、大規模な言語モデル(llm)の進歩を利用して、画像キャプションのプロセスを自動化し、従来の手動アノテーションメソッドを超越したソリューションを提供する。
このアプローチは、意味のあるAI生成キャプションが大規模なデータベースにおける画像の検索可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる、という理解に根ざしている。
パイプラインに感情分析を統合することで、PICSはメタデータをさらに強化し、基本的な記述子を超えて広がるニュアンス付き検索を可能にする。
この手法は、膨大な画像コレクションを管理するタスクを単純化するだけでなく、画像検索における精度と効率の新たな先例も設定する。
PICSの重要性は、画像データベースシステムを変換し、現代のデジタル資産管理の要求を満たすために機械学習と自然言語処理の力を利用する可能性にある。
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