Beyond Vision: Contextually Enriched Image Captioning with Multi-Modal Retrieva
作者: Nguyen Lam Phu Quy, Pham Phu Hoa, Tran Chi Nguyen, Dao Sy Duy Minh, Nguyen Hoang Minh Ngoc, Huynh Trung Kiet
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-23
备注: 7 pages, 5 figures. System description for the EVENTA Grand Challenge (Track 1) at ACM MM'25
💡 一句话要点
提出多模态检索增强的图像描述方法，提升事件背景和上下文理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像描述 多模态检索 上下文增强 事件理解 知识融合
📋 核心要点
- 现有图像描述模型缺乏对图像上下文信息的理解，难以捕捉事件背景和深层含义。
- 该论文提出一种多模态检索方法，通过检索相关图像和文章，为图像描述提供丰富的上下文信息。
- 实验表明，该方法生成的图像描述信息量显著提升，更符合实际应用需求。
📝 摘要（中文）
现实世界的图像描述通常缺乏上下文深度，忽略了事件背景、时间线索、结果以及视觉上难以辨认的命名实体等关键细节。这种差距限制了图像理解在新闻、教育和数字档案馆等领域的有效性，在这些领域中，更丰富、更翔实的描述至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种多模态流程，利用外部文本知识来增强视觉输入。我们的系统使用BEIT-3和SigLIP检索语义相似的图像，使用ORB和SIFT重新排序以进行几何对齐，并通过语义搜索从相关文章中提取上下文信息。然后，使用QLoRA微调的Qwen3模型将此上下文与Instruct BLIP生成的基本描述相结合，以生成事件丰富的、具有上下文感知能力的描述。在OpenEvents v1数据集上的评估表明，与传统方法相比，我们的方法生成的信息量明显更多，显示出在需要更深入的视觉-文本理解的实际应用中具有强大的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像描述模型主要依赖于视觉信息，难以捕捉图像背后的事件背景、时间信息以及命名实体等上下文信息。这导致生成的描述缺乏深度和细节，限制了其在新闻报道、教育资源等领域的应用。现有方法难以有效利用外部知识来增强图像描述的上下文理解能力。
核心思路：该论文的核心思路是利用多模态检索技术，从外部知识库中检索与输入图像相关的图像和文本信息，并将这些信息融入到图像描述生成过程中。通过引入上下文信息，增强模型对图像的深层理解，从而生成更丰富、更准确的描述。
技术框架：该方法包含以下几个主要模块：1) 图像检索模块：使用BEIT-3和SigLIP模型检索语义相似的图像。2) 图像重排序模块：使用ORB和SIFT算法对检索到的图像进行几何对齐和重排序。3) 文本检索模块：通过语义搜索从相关文章中提取上下文信息。4) 描述生成模块：使用微调的Qwen3模型，结合Instruct BLIP生成的基本描述和检索到的上下文信息，生成最终的图像描述。
关键创新：该方法的关键创新在于将多模态检索技术应用于图像描述任务，通过检索相关图像和文本信息，为图像描述提供丰富的上下文信息。此外，该方法还采用了几何对齐和语义搜索等技术，进一步提高了检索的准确性和效率。
关键设计：在图像检索模块中，使用了BEIT-3 (Flickr30k-384 and COCO-384) 和 SigLIP So-384 模型，这些模型在图像检索任务上表现出色。在描述生成模块中，使用了 Qwen3 模型，并采用 QLoRA 进行微调，以提高生成描述的质量和效率。Instruct BLIP (Vicuna-7B) 用于生成基础描述，为后续的上下文融合提供基础。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在OpenEvents v1数据集上进行了评估，实验结果表明，与传统方法相比，该方法生成的图像描述信息量显著提升。这表明该方法能够有效利用外部知识来增强图像描述的上下文理解能力，具有很强的实际应用潜力。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于新闻报道、教育资源、数字档案馆等领域，提升图像描述的质量和信息量，帮助用户更好地理解图像内容。例如，在新闻报道中，可以生成包含事件背景和相关信息的图像描述，提高新闻报道的深度和可读性。在教育资源中，可以生成更详细的图像描述，帮助学生更好地理解教材内容。
📄 摘要（原文）
Real-world image captions often lack contextual depth, omitting crucial details such as event background, temporal cues, outcomes, and named entities that are not visually discernible. This gap limits the effectiveness of image understanding in domains like journalism, education, and digital archives, where richer, more informative descriptions are essential. To address this, we propose a multimodal pipeline that augments visual input with external textual knowledge. Our system retrieves semantically similar images using BEIT-3 (Flickr30k-384 and COCO-384) and SigLIP So-384, reranks them using ORB and SIFT for geometric alignment, and extracts contextual information from related articles via semantic search. A fine-tuned Qwen3 model with QLoRA then integrates this context with base captions generated by Instruct BLIP (Vicuna-7B) to produce event-enriched, context-aware descriptions. Evaluated on the OpenEvents v1 dataset, our approach generates significantly more informative captions compared to traditional methods, showing strong potential for real-world applications requiring deeper visual-textual understanding