Fugu-MT 論文翻訳(概要): ICCV23 Visual-Dialog Emotion Explanation Challenge: SEU

論文の概要: ICCV23 Visual-Dialog Emotion Explanation Challenge: SEU_309 Team Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09760v1
Date: Sat, 13 Jul 2024 03:39:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 20:58:50.140306
Title: ICCV23 Visual-Dialog Emotion Explanation Challenge: SEU_309 Team Technical Report
Title（参考訳）: ICCV23 Visual-Dialog Emotion Explanation Challenge: SEU_309 Team Technical Report
Authors: Yixiao Yuan, Yingzhe Peng,
Abstract要約: 我々のアプローチは、言語モデル(LM)やLVLM(Large Vision Language Model)を含む最先端のマルチモーダルモデルを組み合わせる。これらのモデルを活用することで、既存のベンチマークを上回り、ICCV23 Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challengeの上位ランクを確保します。
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 Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challenge focuses on generating emotion explanations through visual-dialog interactions in art discussions. Our approach combines state-of-the-art multi-modal models, including Language Model (LM) and Large Vision Language Model (LVLM), to achieve superior performance. By leveraging these models, we outperform existing benchmarks, securing the top rank in the ICCV23 Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challenge, which is part of the 5th Workshop On Closing The Loop Between Vision And Language (CLCV) with significant scores in F1 and BLEU metrics. Our method demonstrates exceptional ability in generating accurate emotion explanations, advancing our understanding of emotional impacts in art.
Abstract（参考訳）: The Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challengeは、アートディスカッションにおけるビジュアル・ダイアログのインタラクションを通じて感情の説明を生成することに焦点を当てている。提案手法は,言語モデル (LM) やLVLM (Large Vision Language Model) など,最先端のマルチモーダルモデルを組み合わせることで,優れた性能を実現する。これらのモデルを活用することで、既存のベンチマークを上回り、ICCV23 Visual-Dialog Based Emotion Explanation Generation Challengeの最高ランクを確保しました。本手法は, 感情の正確な説明を導き, 芸術における感情的影響の理解を深める上で, 極めて優れた能力を示すものである。

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