toplogo
로그인

Top-Down Framework for Weakly-supervised Grounded Image Captioning: Proposal of a One-Stage Method with Relation Module


핵심 개념
Proposing a one-stage weakly supervised grounded captioner with a relation module for accurate captioning and grounding.
초록
The article introduces a one-stage weakly supervised grounded image captioning method that directly processes RGB images for captioning and grounding. It incorporates a relation module to enhance the understanding of relations between objects, leading to improved captioning and grounding performance. The proposed method achieves state-of-the-art grounding performance on challenging datasets. Introduction to Weakly Supervised Grounded Image Captioning Aim: Generate captions and localize objects without bounding box supervision. Challenges with existing two-stage pipelines. Methodology Proposal of a one-stage weakly supervised grounded captioner. Utilization of a relation module for multi-label classification. Experimental Results Validation on Flick30k Entities and MSCOCO captioning datasets. Achieving state-of-the-art grounding and competitive captioning performance.
통계
최근 두 단계 솔루션은 주로 오프더셀프 객체 탐지기를 적용하여 입력 이미지를 여러 영역 특성으로 인코딩합니다. 제안된 방법은 두 가지 도전적인 데이터 세트에서 최첨단의 미세 조정 성능을 달성합니다.
인용구
"We propose a one-stage weakly supervised grounded captioner that directly takes the RGB image as input." "The relation semantics aid the prediction of relation words in the caption."

핵심 통찰 요약

by Chen Cai,Suc... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.07490.pdf
Top-Down Framework for Weakly-supervised Grounded Image Captioning

더 깊은 질문

어떻게 이 방법이 기존의 두 단계 방법과 비교되는가?

이 연구에서 제안된 방법은 기존의 두 단계 방법과 비교하여 몇 가지 장점을 가지고 있습니다. 먼저, 기존의 두 단계 방법은 객체 탐지기를 사용하여 이미지를 처리하고 캡션 및 객체 지역화를 수행하는 반면, 이 방법은 객체 탐지기를 사용하지 않고 원본 RGB 이미지를 직접 입력으로 사용하여 상단에서 하단으로 이미지 수준에서 캡션 및 지역화를 수행합니다. 이로써 모델의 적응성과 효율성이 향상되었습니다. 또한, 이 방법은 관계 모듈을 명시적으로 도입하여 관계 의미 정보를 모델에 주입함으로써 캡션 및 지역화의 품질을 향상시킵니다. 이는 기존 방법에서 부족했던 관계 의미 정보의 활용을 강조하고 있습니다.

어떻게 이 방법이 실제 응용 프로그램에서 어떻게 적응성과 효율성을 향상시키는가?

이 방법은 실제 응용 프로그램에서 적응성과 효율성을 향상시키는 몇 가지 방법을 제공합니다. 첫째, 객체 탐지기를 사용하지 않고 원본 이미지를 직접 입력으로 사용함으로써 모델의 적응성이 향상되었습니다. 이는 실제 환경에서 모델을 보다 쉽게 적용할 수 있게 합니다. 둘째, 관계 의미 정보를 명시적으로 모델에 주입하여 캡션 및 지역화의 품질을 향상시킴으로써 모델의 효율성을 높였습니다. 이는 모델이 더 정확한 캡션을 생성하고 지역화 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

이 연구가 미래의 이미지 캡션 및 객체 지역화 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는가?

이 연구는 미래의 이미지 캡션 및 객체 지역화 분야에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 이 방법은 기존의 방법들과 비교하여 더 나은 캡션 및 지역화 성능을 보여주었기 때문에 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 또한, 객체 탐지기를 사용하지 않고도 높은 성능을 달성했기 때문에 실제 응용 프로그램에서 더 효율적으로 활용될 수 있습니다. 또한, 관계 의미 정보를 명시적으로 모델에 주입하는 방법은 이미지 캡션 및 객체 지역화 모델의 발전에 새로운 방향성을 제시할 수 있습니다. 이러한 측면에서 이 연구는 미래의 이미지 캡션 및 객체 지역화 분야에 혁신적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대됩니다.
0