Image Caption 2021最新整理:数据集 / 文献 / 代码

nocaps: novel object captioning at scale ---- 文章解读和baseline复现 摘要 关键问题:应用于实际场景的话,必须利用较少监督学习大量视觉概念 为了图像描述模型能学习来自不同数据源的视觉概念,提出第一个针对此任务的数据集 ---- “nocaps”:从开放的图像校验和测试集由166100人类生成的字幕描述15100张图片。训练数据由COCO图像-描述对+Open Images 图像级标签和物体框组成。测试集中400种物体类别在训练集描述中没有或者几乎很少注释的(nocaps)。针对此任务建立强基线并提供指导未来工作的分析 1 Introduction 现有模型存在的问题:对于实际 阅读详情
AI摘要

本文概述了图像字幕任务及其关键技术现状,介绍了多个主流数据集,包括COCOCaptions、ConceptualCaptions、TextCaps等,探讨了各自的特性和应用场景。

引言

最近在调研image caption相关文献,这里主要整理下当前主要的数据集,借此了解下这个任务的技术现状。

image caption是指用自然语言描述图像中的视觉内容的任务,通常采用一个视觉理解系统和一个能够生成有意义的、语法正确的句子的语言模型(describing images with syntactically and semantically meaningful sentences.)。常被称为看图说话、图像描述、图像字幕等。

Image caption任务的目标是找到最有效的pipeline来处理输入图像,表示其内容,并通过在保持语言流畅性的同时生成视觉和文本元素之间的连接,将其转换为一组单词序列1。


数据集概览

早期的image caption主要采用Flickr30K和Flickr8K数据集,这个数据集图片来源于Flickr网站。

目前比较常用的数据集是COCO Captions、Conceptual Captions (CC),包含人、动物和普通日常物品之间的复杂场景的图像。

COCO Captions、Conceptual Captions (CC)、VizWiz、TextCaps、Fashion Captioning、CUB-200等数据集的标注样例如下图(a)所示,数据集中语料库的高频词云如下图(b)所示1,可以反映数据集中主要目标类别的分布。
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标注方式

COCO Captions、Conceptual Captions (CC)数据集中对图像描述的标注,是基于整幅图像的。Flickr30K Entities标注了Flickr30K中caption里提到的名词,并标注了对应的bbox。Visual Genome数据集提供了描述图像中区域的短语,并使用这些区域来生成一个场景图(scene graph)。Localized Narratives为每个单词都提供了基于其跟踪片段所表示的图像中的一个特定区域,包括名词、动词、形容词、介词等。2
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Microsoft COCO Captions

Microsoft COCO Captions: Data Collection and Evaluation Server
[website]
[pap

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