論文の概要: What Makes for Good Image Captions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00485v2
• Date: Sat, 28 Sep 2024 14:29:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:40.076894
• Title: What Makes for Good Image Captions?
• Title（参考訳）: 良い画像のキャプションって何?
• Authors: Delong Chen, Samuel Cahyawijaya, Etsuko Ishii, Ho Shu Chan, Yejin Bang, Pascale Fung,
• Abstract要約: 我々のフレームワークは、優れた画像キャプションは、情報的に十分であり、最小限の冗長であり、人間によって容易に理解できるという3つの重要な側面のバランスをとるべきであると仮定している。 本稿では,局所的な視覚情報とグローバルな視覚情報を統合することで,豊かなキャプションを生成するParamid of Captions(PoCa)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.48589893443939
• License:
• Abstract: This paper establishes a formal information-theoretic framework for image captioning, conceptualizing captions as compressed linguistic representations that selectively encode semantic units in images. Our framework posits that good image captions should balance three key aspects: informationally sufficient, minimally redundant, and readily comprehensible by humans. By formulating these aspects as quantitative measures with adjustable weights, our framework provides a flexible foundation for analyzing and optimizing image captioning systems across diverse task requirements. To demonstrate its applicability, we introduce the Pyramid of Captions (PoCa) method, which generates enriched captions by integrating local and global visual information. We present both theoretical proof that PoCa improves caption quality under certain assumptions, and empirical validation of its effectiveness across various image captioning models and datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像中の意味単位を選択的に符号化する圧縮言語表現としてキャプションを概念化する,画像キャプションの形式的情報理論の枠組みを確立する。 我々のフレームワークは、優れた画像キャプションは、情報的に十分であり、最小限の冗長であり、人間によって容易に理解できるという3つの重要な側面のバランスをとるべきであると仮定している。 これらの側面を調整可能な重み付き定量的尺度として定式化することにより、多様なタスク要求に対して画像キャプションシステムを分析し最適化するための柔軟な基盤を提供する。 その適用性を示すために,局所的およびグローバルな視覚情報を統合することで,豊富なキャプションを生成するPraamid of Captions(PoCa)手法を導入する。 本稿では,PoCaのキャプション品質が一定条件下で向上することの理論的証明と,様々な画像キャプションモデルおよびデータセット間での有効性の実証的検証を行う。

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