CIDEr: 0.496SPIDEr: 0.319SPICE: 0.143BLEU-4: 18.1
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Audio captioning
Audio Captioning is the task of describing audio using text. The general approach is to use an audio encoder to encode the audio (example: PANN, CAV-MAE), and to use a decoder (example: transformer) to generate the text. To judge the quality of audio captions, though machine translation metrics (BLEU, METEOR, ROUGE) and image captioning metrics (SPICE, CIDER) are used, they are not very well-suited. Attempts have been made to use pretrained language model based metrics such as Sentence-BERT.
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벤치마크
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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
5개논문
CIDEr: 0.18
CIDEr: 0.489SPIDEr: 0.312SPICE: 0.134BLEU-4: 17.4
CIDEr: 0.513SPIDEr: 0.330SPICE: 0.147METEOR: 0.197
CIDEr: 0.441SPIDEr: 0.288SPICE: 0.136
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CIDEr: 0.319SPIDEr: 0.207SPICE: 0.094
CIDEr: 0.468SPIDEr: 0.295SPICE: 0.123
CIDEr: 0.423BLEU-4: 16.2METEOR: 17.4ROUGE-L: 38.2
CIDEr: 0.519BLEU-4: 19METEOR: 19.3ROUGE-L: 40.8
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.