論文の概要: MIT-10M: A Large Scale Parallel Corpus of Multilingual Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07147v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 09:28:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:01:06.907309
• Title: MIT-10M: A Large Scale Parallel Corpus of Multilingual Image Translation
• Title（参考訳）: MIT-10M:多言語画像翻訳の大規模並列コーパス
• Authors: Bo Li, Shaolin Zhu, Lijie Wen,
• Abstract要約: 実世界のデータから得られた10万以上の画像テキストペアを用いた多言語画像翻訳の大規模並列コーパスであるMIT-10Mを紹介する。 3つのサイズの840Kイメージ、28のカテゴリ、難易度3レベルのタスク、14の言語とテキストのペアが含まれており、既存のデータセットでは大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.068161657967007
• License:
• Abstract: Image Translation (IT) holds immense potential across diverse domains, enabling the translation of textual content within images into various languages. However, existing datasets often suffer from limitations in scale, diversity, and quality, hindering the development and evaluation of IT models. To address this issue, we introduce MIT-10M, a large-scale parallel corpus of multilingual image translation with over 10M image-text pairs derived from real-world data, which has undergone extensive data cleaning and multilingual translation validation. It contains 840K images in three sizes, 28 categories, tasks with three levels of difficulty and 14 languages image-text pairs, which is a considerable improvement on existing datasets. We conduct extensive experiments to evaluate and train models on MIT-10M. The experimental results clearly indicate that our dataset has higher adaptability when it comes to evaluating the performance of the models in tackling challenging and complex image translation tasks in the real world. Moreover, the performance of the model fine-tuned with MIT-10M has tripled compared to the baseline model, further confirming its superiority.
• Abstract（参考訳）: 画像翻訳(IT)は、様々な領域にわたって大きな可能性を秘めており、画像内のテキストコンテンツを様々な言語に翻訳することができる。 しかし、既存のデータセットは、しばしばスケール、多様性、品質の制限に悩まされ、ITモデルの開発と評価を妨げる。 この問題に対処するため,実世界のデータから得られた10万以上の画像テキストペアを用いた多言語画像翻訳の大規模並列コーパスであるMIT-10Mを導入し,広範囲なデータクリーニングと多言語翻訳検証を行った。 3つのサイズの840Kイメージ、28のカテゴリ、難易度3レベルのタスク、14の言語とテキストのペアが含まれており、既存のデータセットでは大幅に改善されている。 我々は、MIT-10Mでモデルの評価と訓練を行う広範囲な実験を行っている。 実験結果から,実世界の課題や複雑な画像翻訳タスクに対処する際のモデルの性能評価において,我々のデータセットは高い適応性を有することが明らかとなった。 さらに、MIT-10Mで微調整されたモデルの性能はベースラインモデルに比べて3倍に向上し、その優位性も確認されている。

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