Weakly-supervised Grounded Image Captioning Framework with Top-Down Approach

核心概念

提案されたワンステージ弱教師付きグラウンデッドキャプショナーは、画像のキャプショニングとグラウンディングを効果的に行います。

摘要

最近の2段階ソリューションに対処するために、提案されたワンステージ弱教師付きグラウンデッドキャプショナーは、トップダウン画像レベルでのキャプショニングとグラウンディングを行います。この方法は、関係セマンティクスを導入し、正確なキャプション生成とグラウンディングパフォーマンスを向上させます。実験結果では、Flick30k EntitiesおよびMSCOCOの難しいデータセットで最先端のグラウンディングパフォーマンスを達成しています。提案された手法は、既存の2段階パイプラインよりも優れた結果を示しています。

統計資料

提案された方法はFlick30k EntitiesおよびMSCOCOの難しいデータセットで最先端のグラウンディングパフォーマンスを達成しています。
モデルは32.2 FPSで動作し、64.2 Gflopが必要です。

引述

"Relation words often serve as a context that benefits object word generation in caption modeling."
"Our proposed method achieves state-of-the-art grounding performance."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Top-Down Framework for Weakly-supervised Grounded Image Captioning

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

https://arxiv.org/pdf/2306.07490.pdf

深入探究

この新しいアプローチが将来的にコンピュータビジョン分野にどのような影響を与える可能性がありますか？

この新しいワンステージ手法は、弱教師付きのグラウンデッド画像キャプショニングにおいて、オブジェクト検出器を使用せずに画像全体でキャプショニングとグラウンディングを行うことができる点で革新的です。このアプローチは効率的かつ柔軟性の高い方法を提供し、大規模なデータセットにおけるバウンディングボックス注釈の費用や作業量を削減する可能性があります。さらに、関係意味情報を直接組み込むことで、より正確なキャプショニングとグラウンディングパフォーマンスを実現しています。これにより、将来的には他のコンピュータビジョンタスクや産業への応用も期待されます。