Multi-modal Visual Understanding with Prompts for Semantic Information Disentanglement of Image

要約

プロンプト付きの画像をマルチモーダルに視覚的に理解するには、さまざまな視覚的およびテキストの手がかりを使用して、画像の意味的理解を強化する必要があります。
このアプローチは、視覚処理と言語処理の両方を組み合わせて、より正確な画像の予測と認識を生成します。
プロンプトベースの手法を利用することで、モデルは画像の特定の特徴に焦点を当てる方法を学習し、下流のタスクに役立つ情報を抽出できます。
さらに、マルチモーダルの理解は、画像のより堅牢な表現を提供することにより、単一モダリティ モデルを改善できます。
全体として、視覚情報と文字情報の組み合わせは、画像の認識と理解を促進するための有望な研究分野です。
この論文では、プロンプト設計手法を多数試し、意味情報をより適切に抽出するための新しい手法を提案します。

要約(オリジナル)

Multi-modal visual understanding of images with prompts involves using various visual and textual cues to enhance the semantic understanding of images. This approach combines both vision and language processing to generate more accurate predictions and recognition of images. By utilizing prompt-based techniques, models can learn to focus on certain features of an image to extract useful information for downstream tasks. Additionally, multi-modal understanding can improve upon single modality models by providing more robust representations of images. Overall, the combination of visual and textual information is a promising area of research for advancing image recognition and understanding. In this paper we will try an amount of prompt design methods and propose a new method for better extraction of semantic information

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