論文の概要: Towards Retrieval-Augmented Architectures for Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13127v1
• Date: Tue, 21 May 2024 18:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 04:12:17.799491
• Title: Towards Retrieval-Augmented Architectures for Image Captioning
• Title（参考訳）: 画像キャプションのための検索拡張アーキテクチャに向けて
• Authors: Sara Sarto, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Alessandro Nicolosi, Rita Cucchiara,
• Abstract要約: 本研究は,外部kNNメモリを用いた画像キャプションモデルの構築に向けた新しい手法を提案する。 具体的には、視覚的類似性に基づく知識検索コンポーネントを組み込んだ2つのモデル変種を提案する。 我々はCOCOデータセットとnocapsデータセットに対する我々のアプローチを実験的に検証し、明示的な外部メモリを組み込むことでキャプションの品質を著しく向上させることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.11529834508424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The objective of image captioning models is to bridge the gap between the visual and linguistic modalities by generating natural language descriptions that accurately reflect the content of input images. In recent years, researchers have leveraged deep learning-based models and made advances in the extraction of visual features and the design of multimodal connections to tackle this task. This work presents a novel approach towards developing image captioning models that utilize an external kNN memory to improve the generation process. Specifically, we propose two model variants that incorporate a knowledge retriever component that is based on visual similarities, a differentiable encoder to represent input images, and a kNN-augmented language model to predict tokens based on contextual cues and text retrieved from the external memory. We experimentally validate our approach on COCO and nocaps datasets and demonstrate that incorporating an explicit external memory can significantly enhance the quality of captions, especially with a larger retrieval corpus. This work provides valuable insights into retrieval-augmented captioning models and opens up new avenues for improving image captioning at a larger scale.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションモデルの目的は、入力画像の内容を正確に反映した自然言語記述を生成することにより、視覚的モダリティと言語的モダリティのギャップを埋めることである。 近年,ディープラーニングモデルを活用し,視覚的特徴の抽出やマルチモーダル接続の設計に進歩を遂げている。 本研究は,外部kNNメモリを用いた画像キャプションモデルの構築に向けた新しい手法を提案する。 具体的には、視覚的類似性に基づく知識検索コンポーネントと、入力画像を表す識別可能なエンコーダと、外部メモリから取得したコンテキストキューとテキストに基づいてトークンを予測するkNN拡張言語モデルとを組み込んだモデル変種を提案する。 我々はCOCOとnocapsデータセットに対する我々のアプローチを実験的に検証し、特により大きな検索コーパスを用いて、明示的な外部メモリを組み込むことでキャプションの品質を大幅に向上させることができることを示した。 本研究は,検索強化キャプションモデルに関する貴重な知見を提供し,画像キャプションを大規模に改善するための新たな道を開く。

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