Bildtextering, ett populärt ämne i datorseendet, har gjort betydande framsteg under de senaste åren. I tidigare arbeten förbises emellertid ofta de naturliga beskrivningarnas säregenhet. Det är nära besläktat med bildtexternas kvalitet, eftersom distinkta bildtexter är mer benägna att beskriva bilder med sina unika aspekter. I detta arbete föreslår vi en ny inlärningsmetod, Kontrastivt lärande (CL), för bildtextering. Genom två begränsningar som formulerats utöver en referensmodell kan den föreslagna metoden särskilt uppmuntra särskiljningsförmåga, samtidigt som den övergripande kvaliteten på de skapade rubrikerna bibehålls. Vi testade vår metod på två utmanande dataset, där den förbättrar baslinjemodellen med betydande marginaler. Vi visade också i våra studier att den föreslagna metoden är generisk och kan användas för modeller med olika strukturer.
Dai et al................................................................. I Ref föreslogs en kontrastrande inlärningsteknik för att skapa distinkta begränsningar samtidigt som den övergripande kvaliteten på de skapade begränsningarna bibehålls.
Contrastive Learning for Image Captioning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}