Apr, 2022

通过比较和重新加权进行独特图像字幕

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TL;DR本研究旨在通过比较和重新加权计算一组相似图像来提高图像字幕的独特性。我们提出了一种称为 CIDErBtw 的独特性度量，用于衡量字幕与类似图像的独特性，并在训练期间重新加权了每个人工注释，以提高生成的字幕的独特性和准确性。
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发现论文，激发创造
  • 比较与重新加权：使用相似图像集进行独特的图像字幕

    通过 CIDErBtw 度量图片独特性，结合带权损失函数和强化学习奖励等多种训练策略，本文提出了一种改进的图像描述生成方法，实验证明该方法显著提高了描述独特性和准确性。

    Jul, 2020

  • 关于图像标注中的多样性：如何像人类一样描述

    本文提出了一种新的度量图像标题多样性的指标，并使用隐含语义分析进行核函数转换以利用 CIDEr 相似度进行度量，结果发现最近的标题模型在准确度和多样性方面与人类表现仍存在较大差距，并且优化准确度（CIDEr）的模型的多样性很低，同时表明在强化学习的交叉熵损失和 CIDEr 奖励之间进行平衡可以有效地控制生成的标题的多样性和准确性的平衡。

    Mar, 2019

  • 基于分组的记忆关注图像独特描述

    本研究提出了一种基于组的独特字幕模型 (GdisCap)，使用组内图像比较方法来提高图像字幕的独特性，并引入了基于组的记忆关注机制 (GMA) 来突出每个图像的唯一性，从而提高字幕的独特性。实验结果表明所提出的方法在准确性和独特性方面均表现出最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 通过 CLIP 引导的分组优化实现独特的图像字幕

    本研究聚焦于生成能够区分目标图像和其他相似图像的独特描述，引入了一系列使用大规模视觉 - 语言预训练模型 CLIP 量化独特性的度量标准，并提出了一种简单有效的训练策略，通过比较目标图像与相似图像组并优化组嵌入差距来提高字幕生成模型的独特性，通过与现有最先进的模型的性能比较，我们宣称我们的模型在独特性目标上达到了新的最先进水平。

    Aug, 2022

  • 走向对图片的独特和信息丰富的字幕

    本文通过实证实验对现代的图像标注系统和评价指标进行了分析，并引入了一种新的独特度度量标准 SPICE-U，该标准通过使用对象探测器以及使用相互信息作为重新排序目标来改善现有的标注模型。

    Sep, 2020

  • 学习评估图像字幕生成

    提出了一种基于学习的区分性评价指标，通过数据扩增方案显著提高了评价指标对病态构造的鲁棒性，并在 FLickr 8k 和 COCO 数据集上对其他指标表现良好。

    Jun, 2018

  • 图像字幕的对比学习

    本文提出一种基于对比学习的图像字幕生成方法，即在参考模型的基础上，通过两个约束条件，鼓励生成独特的字幕，从而提高字幕的质量和独特性。我们在两个挑战性数据集上测试了该方法，并证明它是通用的并可用于不同结构的模型。

    Oct, 2017

  • 使用对比奖励提升基于参考的独特图片描述

    该研究提出了新的 Ref-DIC 基准和基于 Transformer 的 Ref-DIC 模型 TransDIC 及 TransDIC++，并采用新的指标 DisCIDEr 评估其生成字幕的准确性和独特性，实验结果表明 TransDIC++ 在两个新基准上优于其他现有模型。

    Jun, 2023

  • 用于训练描述性字幕的区分性目标

    本文提出了一种改进图像标题生成方法的方法，通过在训练过程中加入与机器学习相关的损失函数来加强图像标题的区分度，从而提高生成标题的质量。

    Mar, 2018

  • 从字幕到视觉概念的转换和回归

    本文提出了一种用于自动生成图像描述的新方法：使用从图像标题数据集中直接学习的视觉探测器、语言模型和多模式相似模型。

    Nov, 2014