Główne pojęcia
コミックステキストクローズタスクに特化した新しいマルチモーダルLLMアーキテクチャを紹介する。
Streszczenie
この研究は、コミックステキストクローズタスクにおける画像表現とOCR技術の影響を探求しています。自己教師付きドメイン適応ResNetアーキテクチャが最新のマルチモーダルLLM画像エンコーダーと同等の性能を達成し、かつパラメータ数が大幅に少ないことが示されました。また、正確なOCRにより、従来のテキストクローズタスクは比較的容易であることが明らかになりました。さらに、より挑戦的なタスクを導入することで、この分野での高度な予測タスクに対する貴重な基準を提供しています。
Statystyki
10% improvement over existing models in both easy and hard variants.
ResNet-50 delivers comparable results to more complex models with just one-fifth of the parameters.
Another 1% improvement due to new OCR annotations for the dataset.
Cytaty
"Central to our approach is a Domain-Adapted ResNet-50 based visual encoder, fine-tuned to the comics domain in a self-supervised manner using SimCLR."
"We introduce a novel Multimodal-LLM based architecture specifically designed for the comics text-cloze task, outperforming existing models by 10% in both easy and hard variants of the task."