Befintliga bildtexter modeller generaliserar inte bra till out-of-domain bilder som innehåller nya scener eller objekt. Denna begränsning hindrar allvarligt användningen av dessa modeller i verkliga tillämpningar som handlar om bilder i det vilda. Vi tar itu med detta problem med hjälp av ett flexibelt tillvägagångssätt som gör det möjligt för befintliga djuptexter arkitekturer att dra nytta av bild taggers vid testtid, utan omskolning. Vår metod använder begränsad strålesökning för att tvinga in valda taggord i utmatningen, och fasta, förtränade ordinbäddningar för att underlätta ordförrådsexpansion till tidigare osynliga taggord. Med detta tillvägagångssätt uppnår vi toppmoderna resultat för out-of-domain caption på MSCOCO (och förbättrade resultat för in-domain captioning). Kanske överraskande, våra resultat betydligt överträffar metoder som införlivar samma tagg förutsägelser i inlärningsalgoritmen. Vi visar också att vi kan avsevärt förbättra kvaliteten på genererade ImageNet bildtexter genom att utnyttja mark-sanning etiketter.
REF föreslår en begränsad strålesökningsalgoritm för bildtextning.
Vocabulary Image Captioning with Constrained Beam Search