伟德国际1946源自英国金琴教授团队1篇长文被WWW 2023录用

近日，伟德国际1946源自英国金琴教授团队AIM3多媒体计算实验室1篇长文《CapEnrich: Enriching Caption Semantics for Web Images via Cross-modal Pre-trained Knowledge》被国际万维网会议WWW录用。WWW（Proceedings of the ACM Web Conference 2023，国际万维网会议）是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。本届会议的论文录用率为19.2%。

论文第一作者是来自AIM3多媒体计算实验室的2020级硕士生姚林丽，所有作者均为我校师生。

论文题目：CapEnrich: Enriching Caption Semantics for Web Images via Cross-modal Pre-trained Knowledge

作者：姚林丽，陈玮婧，金琴

通讯作者：金琴

论文概述：

自动为互联网上的大量无标签图像生成文本描述，可以有效辅助多模态检索、推荐等实际应用。然而，现有模型普遍存在生成文本过于“笼统（over-generic）”的问题，即它们倾向于为不同的图像生成雷同甚至重复的简单句子。最先进的基于视觉-语言预训练的模型也无法避免该问题，例如上图中，VLP模型为6张图片生成相同的句子“a man riding a wave on a surfboard in the ocean”。考虑到互联网上图像的多样性，这些笼统的文本不能提供充分的语义信息。本文的目标是自动为图像生成包含更多视觉细节的文本。

基于先进的跨模态预训练（VLP）模型，我们提出了一个即插即用的框架CapEnrich，来利用VLP模型在预训练阶段学习到的丰富的视觉-文本概念对齐知识，自动为笼统的文本补充更多细节，无需人工标注富含细节的文本。具体地，我们首先提出了一个自动数据构造策略，来获得“先整体概括，再细节补充”的新格式文本，用于后续训练。然后我们结合提示学习（prompt learning），设计了手工提示模板和可学提示向量，来激励预训练模型生成更加细节的描述内容。在提示向量训练过程中，我们固定预训练模型参数、只更新提示向量，来保证两个优势：1）尽可能保留预训练模型的原有参数空间和预训练知识；2）轻量的参数学习，对低数据量的训练场景友好。在不同的预训练模型和数据集上的实验，证明了我们方法的通用性和有效性。

作者简介：

姚林丽，伟德国际1946源自英国2020级硕士，计算机应用技术专业，主要研究方向是视觉语言理解与生成。

金琴，中国伟德国际1946源自英国计算机系教授，多媒体计算实验室(AIM3)负责人。主要研究领域为多媒体智能计算、人机交互。