BriefGPT - AI 论文速递
·
细节不落下：重新审视细粒度图像描述中的自我检索
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了VisualGPT，一种数据高效的图像字幕模型，通过利用预先训练的语言模型中的语言知识，在少量领域训练数据上快速适应预训练的语言模型，并通过稀疏激活单元减少了零梯度的影响。在MSCOCO和Conceptual Captions数据集上进行训练，结果表明在MS COCO上的CIDEr得分最好的基线模型高达10.8％，在Conceptual Captions上高达5.4％，并在医学报告生成数据集IU X-ray上取得了最新的结果。
🎯
关键要点
-
本研究提出了VisualGPT，一种数据高效的图像字幕模型。
-
VisualGPT利用预先训练的语言模型中的语言知识。
-
模型使用自重生编码器-解码器注意机制，能够在少量领域训练数据上快速适应。
-
通过稀疏激活单元减少了零梯度的影响。
-
在MSCOCO和Conceptual Captions数据集上进行训练，训练比例为0.1％，0.5％和1％。
-
在MS COCO上，CIDEr得分最好的基线模型高达10.8％。
-
在Conceptual Captions上，CIDEr得分高达5.4％。
-
在医学报告生成数据集IU X-ray上取得了最新的结果。
➡️
