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更新 CLIP 以偏爱描述而非标题
通过使用 Concadia 数据集来更新 CLIP 模型，使用参数高效微调和基于因果可解释性的损失目标，以区分描述和标题，并获得盲人和弱视人群的判断，同时保持转移能力和可解释性结构。
PDF18 days ago
放大放大：进一步发展遥感超分辨率
该论文提出了一种针对超分辨率的新度量标准 CLIPScore，并使用该标准在多个数据集上评估了四种标准方法，发现生成对抗网络在语义准确性上优于传统的 L2 损失模型和现代扩散模型，同时将 CLIPScore 作为辅助损失可加快 GANs 的
PDF7 months ago
SIEVE: 利用图像字幕模型进行多模态数据集修剪
使用图像 - 文本模型预训练的数据集来对模型进行裁剪是一种成功的方法，但它存在一些限制。为解决这些问题，我们提出了一种名为 SIEVE 的方法，它使用由经过预训练的图像 - 文本模型生成的合成标题来评估图像 - 文本对的一致性，并在大规模和
PDF9 months ago
图像描述生成的无参考度量评估
该研究引入了 ContextRef 作为一个基准，用于评估视觉 - 语言模型的参考度量与人类喜好判断的一致性，并通过评估各种预训练模型、评分函数和上下文整合技术来提高描述质量。
PDF9 months ago
无参考图像字幕评估指标的鲁棒性研究
评估了 CLIPScore 和 UMIC 这两种自动评估图像标题的参考无关度量标准的鲁棒性，发现这两个指标在识别标题中的微小差错方面存在一定困难，同时受视觉概念和语言结构的影响。
PDFa year ago
EMNLP多模态抽象摘要中事实性的评估与提高
我们提出了 CLIPBERTScore，一种结合 CLIPScore 和 BERTScore 的加权组合度量方法，用于多模式事实性摘要的评估，并在多个数据集上证明了其效果。
PDF2 years ago
ACL图像字幕的透明人工评估
本文介绍了一种基于机器和人生成的 MSCOCO 数据集上的图像标注模型的评估协议 THumB，用于评估图像文本的质量。我们的实验发现，使用图像特征的近期度量值 CLIPScore 更符合人类评判标准。
PDF3 years ago