論文の概要: 15M Multimodal Facial Image-Text Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08515v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 14:00:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:10:08.276047
• Title: 15M Multimodal Facial Image-Text Dataset
• Title（参考訳）: マルチモーダル顔画像テキストデータセット1500万
• Authors: Dawei Dai, YuTang Li, YingGe Liu, Mingming Jia, Zhang YuanHui, Guoyin Wang,
• Abstract要約: FaceCaption-15Mは、1500万対以上の顔画像と、それに対応する顔の特徴の自然言語記述で構成されている。 画像品質, テキストの自然性, テキストの複雑さ, テキスト画像の関連性を総合的に分析し, FaceCaption-15Mの優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.552727861734425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Currently, image-text-driven multi-modal deep learning models have demonstrated their outstanding potential in many fields. In practice, tasks centered around facial images have broad application prospects. This paper presents \textbf{FaceCaption-15M}, a large-scale, diverse, and high-quality dataset of facial images accompanied by their natural language descriptions (facial image-to-text). This dataset aims to facilitate a study on face-centered tasks. FaceCaption-15M comprises over 15 million pairs of facial images and their corresponding natural language descriptions of facial features, making it the largest facial image-caption dataset to date. We conducted a comprehensive analysis of image quality, text naturalness, text complexity, and text-image relevance to demonstrate the superiority of FaceCaption-15M. To validate the effectiveness of FaceCaption-15M, we first trained a facial language-image pre-training model (FLIP, similar to CLIP) to align facial image with its corresponding captions in feature space. Subsequently, using both image and text encoders and fine-tuning only the linear layer, our FLIP-based models achieved state-of-the-art results on two challenging face-centered tasks. The purpose is to promote research in the field of face-related tasks through the availability of the proposed FaceCaption-15M dataset. All data, codes, and models are publicly available. https://huggingface.co/datasets/OpenFace-CQUPT/FaceCaption-15M
• Abstract（参考訳）: 現在、画像テキスト駆動型マルチモーダルディープラーニングモデルは、多くの分野でその顕著な可能性を実証している。 実際には、顔画像を中心としたタスクは幅広い応用可能性を持っている。 本稿では,顔画像の大規模・多様・高品質なデータセットである「textbf{FaceCaption-15M}」について,その自然言語記述(顔画像からテキストへ)を伴って述べる。 このデータセットは、顔中心タスクの研究を容易にすることを目的としている。 FaceCaption-15Mは、1500万対以上の顔画像と、それに対応する顔の特徴の自然言語記述で構成されており、これまでで最大の顔画像キャプチャデータセットとなっている。 画像品質, テキストの自然性, テキストの複雑さ, テキスト画像の関連性を総合的に分析し, FaceCaption-15Mの優位性を実証した。 FaceCaption-15Mの有効性を検証するために,顔画像と対応する字幕を特徴空間で整列させるために,まず顔画像前訓練モデル(FLIP,CLIPと類似)を訓練した。 その後、画像エンコーダとテキストエンコーダを併用し、線形層のみを微調整することで、FLIPベースのモデルでは、2つの課題のある顔中心タスクに対して最先端の結果が得られた。 目的は、FaceCaption-15Mデータセットの公開を通じて、顔関連タスクの研究を促進することである。 すべてのデータ、コード、モデルは公開されています。 https://huggingface.co/datasets/OpenFace-CQUPT/FaceCaption-15M

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