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VisDiff:用自然语言描述图像集差异
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【加群】 一起来刷arxiv,请加vx: pwbot02(请备注:b站arxiv) 【论文标题】 VisDiff:用自然语言描述图像集差异 【论文简述】 本文提出了一种新方法VisDiff,用于自动描述两组图像之间的差异,称为图像集差异描述(Set Difference Captioning)。给定两组图像DA和DB,VisDiff会生成一种自然语言描述,这种描述在DA中更常见。研究者设计了一个两阶段的提出者-排序器方法,首先用BLIP-2生成图像字幕,然后用GPT-4提出候选描述,最后用CLIP对这些描述进行排序。为了评估VisDiff,研究者收集了包含187个成对图像集的VisDiffBench数据集。实验结果表明,VisDiff可以准确地找到许多数据集和模型之间的有趣差异。例如,它揭示了ImageNetV2与ImageNet之间的时间偏移,CLIP相对于ResNet在识别图像中文本的能力更强,以及人类更倾向于记忆哪些图像等。这些发现表明,VisDiff是一种自动、多才多艺且实用的方法,可以开启许多新的应用机会,为各个领域的专家和非专家提供大量未知的见解。 【论文链接】 https://arxiv.org/abs/2312.02974
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