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자료유형
학술저널
저자정보
Hyungyu Choi (Chung-Ang University) Chanho Eom (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.12 No.1
발행연도
2025.1
수록면
1 - 6 (6page)
DOI
10.15323/techart.2025.1.12.1.1

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The emergence of detailed caption datasets and advanced vision–language models has revealed new possibilities for exploring long-text understanding in visual contexts. This study analyzed the effectiveness of incorporating detailed multi-sentence captions in vision–language tasks through a comprehensive examination of the capabilities of Long-CLIP across various datasets. Our investigation revealed that vision–language models can effectively process and understand lengthy, detailed descriptions, as demonstrated by the significant improvements of Long-CLIP over traditional short-caption methods. Through extensive experiments, we observed that models leveraging detailed caption processing abilities not only excel in handling comprehensive visual descriptions but also exhibit enhanced zero-shot generalization capabilities. These findings underscore the growing importance of detailed textual descriptions in vision–language understanding and highlight a promising direction for the development of human-like vision–language models.
#Vision–Language Training #Detailed Caption Understanding #Cross-modal Retrieval

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Preliminaries and applications
4. Experimental results and discussion
5. Conclusion
References

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