論文の概要: Descriptive Caption Enhancement with Visual Specialists for Multimodal Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14233v2
• Date: Sun, 19 Jan 2025 05:38:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:27.852903
• Title: Descriptive Caption Enhancement with Visual Specialists for Multimodal Perception
• Title（参考訳）: マルチモーダル・パーセプションのためのビジュアルスペシャリストによる記述的キャプション向上
• Authors: Yanpeng Sun, Jing Hao, Ke Zhu, Jiang-Jiang Liu, Yuxiang Zhao, Xiaofan Li, Gang Zhang, Zechao Li, Jingdong Wang,
• Abstract要約: 大規模マルチモダリティモデルのトレーニングは、画像と言語を接続する記述的なイメージキャプションに依存している。 画像キャプションの強化を目的として, 画像キャプションではなく, 注釈付き画像から訓練した, 市販のビジュアルスペシャリストを活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.432917056115166
• License:
• Abstract: Training Large Multimodality Models (LMMs) relies on descriptive image caption that connects image and language. Existing methods either distill the caption from the LMM models or construct the captions from the internet images or by human. We propose to leverage off-the-shelf visual specialists, which were trained from annotated images initially not for image captioning, for enhancing the image caption. Our approach, named DCE, explores object low-level and fine-grained attributes (e.g., depth, emotion and fine-grained categories) and object relations (e.g., relative location and human-object-interaction (HOI)), and combine the attributes into the descriptive caption. Experiments demonstrate that such visual specialists are able to improve the performance for visual understanding tasks as well as reasoning that benefits from more accurate visual understanding. We will release the source code and the pipeline so that other visual specialists are easily combined into the pipeline. The complete source code of DCE pipeline and datasets will be available at \url{https://github.com/syp2ysy/DCE}.
• Abstract（参考訳）: LMM(Large Multimodality Models)のトレーニングは、画像と言語を接続する記述的なイメージキャプションに依存している。 既存の方法は、LMMモデルからキャプションを蒸留するか、インターネット画像からキャプションを構築するか、人間によって構築する。 画像キャプションの強化を目的として, 画像キャプションではなく, 注釈付き画像から訓練した, 市販のビジュアルスペシャリストを活用することを提案する。 我々のアプローチはDCEと呼ばれ、対象の低レベル・微粒な属性(例えば、深さ、感情、微粒なカテゴリ)と対象の関係(例えば、相対的な位置と人間-物体-相互作用(HOI))を探索し、属性を記述的なキャプションに組み合わせます。 実験により、このようなビジュアルスペシャリストは、視覚的理解タスクのパフォーマンスを向上し、より正確な視覚的理解の恩恵を受けることができることが示された。 私たちは、他のビジュアルスペシャリストを簡単にパイプラインに統合できるように、ソースコードとパイプラインをリリースします。 DCEパイプラインとデータセットの完全なソースコードは、 \url{https://github.com/syp2ysy/DCE}で入手できる。

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