Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Image Captioning

448 평가 기록 42 datasets

Image Captioning is the task of describing the content of an image in words. This task lies at the intersection of computer vision and natural language processing. Most image captioning systems use an encoder-decoder framework, where an input image is encoded into an intermediate representation of the information in the image, and then decoded into a descriptive text sequence. The most popular benchmarks are nocaps and COCO, and models are typically evaluated according to a BLEU or CIDER metric.

( Image credit: Reflective Decoding Network for Image Captioning, ICCV'19)

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
IBM Research AI
CIDEr: 80.67B1: 72.48B2: 53.93B3: 38.79
- -
mPLUG
BLEU-4: 46.5METEOR: 32.0CIDER: 155.1SPICE: 26.0
논문 코드
PaLI
CIDEr: 121.09B1: 88.02B2: 75.21B3: 59.38
논문 코드
PaLI
CIDEr: 126.67B1: 86.28B2: 71.19B3: 52.63
논문 코드
Lyrics
CIDEr: 126.8
논문 -
GIT2, Single Model
CIDEr: 125.51B1: 88.9B2: 75.86B3: 58.9
논문 코드
ExpansionNet v2
CIDEr: 143.7
논문 코드
IBM Research AI
CIDEr: 81.04B1: 72.77B2: 54.17B3: 38.97
- -
3D CoCa
CIDEr: 85.42BLEU-4: 45.56METEOR: 30.95ROUGE-L: 61.98
논문 코드
GIT2
CIDEr: 124.77B1: 88.43B2: 75.02B3: 57.87
논문 코드
TAP
CIDEr: 103.22B4: 21.86ROUGE-L: 45.65METEOR: 21.85
- -
GIT2
CIDEr: 124.18B1: 88.86B2: 75.86B3: 59.94
논문 코드

데이터셋

42개

논문

라이브러리

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