Next-generation image captioning: A survey of methodologies and emerging challenges from transformers to Multimodal Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
The widespread availability of visual data on the Internet has fueled a significant interest in image-to-text captioning systems. Automated image captioning remains a challenging multimodal analytics task, integrating advances in both Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP) to understand image content and generate semantically meaningful textual descriptions. Modern deep learning-based approaches have supplanted traditional approaches in image captioning, leading to more efficient and sophisticated models. The development of attention mechanisms and transformer-based architectures has further enhanced the modeling of both language and visual data. Despite these gains, challenges such as long-tailed object recognition, bias in training data, and shortcomings in evaluation metrics constrain the capabilities of current models. Furthermore, an important breakthrough has been made with the recent emergence of Multimodal Large Language Models (MLLMs). By incorporating textual and visual data, MLLMs provide improved captioning flexibility, generative capabilities, and reasoning. However, these models introduce new challenges, including faithfulness, grounding, and computational cost. Although relatively few studies have comprehensively surveyed these developments, this paper provides a thorough analysis of Transformer-based captioning approaches, investigates the shift to MLLMs, and discusses associated challenges and opportunities. We also present a performance comparison of the latest models on the MS-COCO benchmark and conclude with perspectives on potential future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».