論文の概要: Google is all you need: Semi-Supervised Transfer Learning Strategy For Light Multimodal Multi-Task Classification Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01611v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 03:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:23.939611
• Title: Google is all you need: Semi-Supervised Transfer Learning Strategy For Light Multimodal Multi-Task Classification Model
• Title（参考訳）: 軽量マルチモーダルマルチタスク分類モデルのための半教師付きトランスファー学習戦略
• Authors: Haixu Liu, Penghao Jiang, Zerui Tao,
• Abstract要約: 本研究では,複数のラベルを単一画像にアサインする頑健なマルチラベル分類システムを提案する。 本稿では,高度な画像認識アルゴリズムを自然言語処理(NLP)モデルと組み合わせたマルチモーダル分類器を提案する。 提案する分類モデルは,画像処理のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と,テキスト記述を解析するためのNLP技術を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8160945635344523
• License:
• Abstract: As the volume of digital image data increases, the effectiveness of image classification intensifies. This study introduces a robust multi-label classification system designed to assign multiple labels to a single image, addressing the complexity of images that may be associated with multiple categories (ranging from 1 to 19, excluding 12). We propose a multi-modal classifier that merges advanced image recognition algorithms with Natural Language Processing (NLP) models, incorporating a fusion module to integrate these distinct modalities. The purpose of integrating textual data is to enhance the accuracy of label prediction by providing contextual understanding that visual analysis alone cannot fully capture. Our proposed classification model combines Convolutional Neural Networks (CNN) for image processing with NLP techniques for analyzing textual description (i.e., captions). This approach includes rigorous training and validation phases, with each model component verified and analyzed through ablation experiments. Preliminary results demonstrate the classifier's accuracy and efficiency, highlighting its potential as an automatic image-labeling system.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像データのボリュームが増加するにつれて、画像分類の有効性が増す。 本研究では,複数のラベルを1つの画像に割り当てる頑健なマルチラベル分類システムを導入し,複数のカテゴリ(12を除く1～19)に関連付けられた画像の複雑さに対処する。 本稿では,高度な画像認識アルゴリズムを自然言語処理(NLP)モデルにマージするマルチモーダル分類器を提案する。 テキストデータの統合の目的は、視覚分析だけでは完全なキャプチャーができないという文脈的理解を提供することにより、ラベル予測の精度を高めることである。 提案する分類モデルは、画像処理のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、テキスト記述(キャプション)を解析するためのNLP技術を組み合わせたものである。 このアプローチには厳格なトレーニングと検証フェーズが含まれており、各モデルコンポーネントはアブレーション実験によって検証され分析される。 予備的な結果は、分類器の精度と効率を示し、自動画像ラベルシステムとしての可能性を強調している。

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