論文の概要: A Novel Evaluation Framework for Image2Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01723v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 09:27:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:40:53.601262
• Title: A Novel Evaluation Framework for Image2Text Generation
• Title（参考訳）: Image2Text生成のための新しい評価フレームワーク
• Authors: Jia-Hong Huang, Hongyi Zhu, Yixian Shen, Stevan Rudinac, Alessio M. Pacces, Evangelos Kanoulas,
• Abstract要約: 本稿では,画像生成が可能な現代大規模言語モデル(LLM)に根ざした評価フレームワークを提案する。 高い類似度スコアは、画像キャプションモデルが正確にテキスト記述を生成することを示唆している。 類似度の低いスコアは相違点を示し、モデルの性能の潜在的な欠点を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.10524860121122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the quality of automatically generated image descriptions is challenging, requiring metrics that capture various aspects such as grammaticality, coverage, correctness, and truthfulness. While human evaluation offers valuable insights, its cost and time-consuming nature pose limitations. Existing automated metrics like BLEU, ROUGE, METEOR, and CIDEr aim to bridge this gap but often show weak correlations with human judgment. We address this challenge by introducing a novel evaluation framework rooted in a modern large language model (LLM), such as GPT-4 or Gemini, capable of image generation. In our proposed framework, we begin by feeding an input image into a designated image captioning model, chosen for evaluation, to generate a textual description. Using this description, an LLM then creates a new image. By extracting features from both the original and LLM-created images, we measure their similarity using a designated similarity metric. A high similarity score suggests that the image captioning model has accurately generated textual descriptions, while a low similarity score indicates discrepancies, revealing potential shortcomings in the model's performance. Human-annotated reference captions are not required in our proposed evaluation framework, which serves as a valuable tool for evaluating the effectiveness of image captioning models. Its efficacy is confirmed through human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 自動生成画像記述の品質を評価することは困難であり、文法性、カバレッジ、正確性、真実性といった様々な側面を捉えるメトリクスが必要である。 人間の評価は貴重な洞察を提供するが、そのコストと時間のかかる性質には限界がある。 BLEU、ROUGE、METEOR、CIDErといった既存の自動メトリクスは、このギャップを埋めようとしているが、人間の判断と弱い相関を示すことが多い。 GPT-4 や Gemini などの現代大規模言語モデル(LLM)に根ざした,画像生成が可能な新たな評価フレームワークを導入することで,この問題に対処する。 提案フレームワークでは,評価のために選択された画像キャプションモデルに入力画像を入力し,テキスト記述を生成する。 この記述を用いて、LLMは新しいイメージを生成する。 オリジナル画像とLLM画像の両方の特徴を抽出することにより,その類似度を指定した類似度測定値を用いて測定する。 高い類似度スコアは、画像キャプションモデルが正確にテキスト記述を生成し、低い類似度スコアは相違点を示し、モデルの性能の潜在的な欠点を明らかにすることを示唆している。 画像キャプションモデルの有効性を評価する貴重なツールとして,提案する評価フレームワークでは,人手による参照キャプションは不要である。 その効果は人的評価によって確認される。

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