論文の概要: An Efficient Technique for Image Captioning using Deep Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02565v1
- Date: Sat, 5 Sep 2020 17:11:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 20:44:02.043919
- Title: An Efficient Technique for Image Captioning using Deep Neural Network
- Title(参考訳): ディープニューラルネットワークを用いた画像キャプションの効率的な手法
- Authors: Borneel Bikash Phukan, Amiya Ranjan Panda
- Abstract要約: インターネット上のすべてのエンティティは、適切に識別され、管理されなければならない。
本稿では,画像の自動キャプションを実現するための,効率的かつユニークな手法について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the huge expansion of internet and trillions of gigabytes of data
generated every single day, the needs for the development of various tools has
become mandatory in order to maintain system adaptability to rapid changes. One
of these tools is known as Image Captioning. Every entity in internet must be
properly identified and managed and therefore in the case of image data,
automatic captioning for identification is required. Similarly, content
generation for missing labels, image classification and artificial languages
all requires the process of Image Captioning. This paper discusses an efficient
and unique way to perform automatic image captioning on individual image and
discusses strategies to improve its performances and functionalities.
- Abstract(参考訳): インターネットの大規模拡大と、毎日何兆ギガバイトものデータを生成することで、急速な変化へのシステム適応性を維持するために、さまざまなツールの開発の必要性が求められている。
これらのツールの1つはイメージキャプションとして知られている。
インターネット上のすべてのエンティティは適切に識別および管理されなければならないため、画像データの場合、識別のための自動キャプションが必要である。
同様に、欠落ラベル、画像分類、人工言語のためのコンテンツ生成は、すべて画像キャプションのプロセスを必要とする。
本稿では,個々の画像の自動キャプションを行うための効率的かつユニークな手法について論じ,その性能と機能を改善するための戦略について論じる。
関連論文リスト
- PICS: Pipeline for Image Captioning and Search [0.0]
本稿では,大規模画像レポジトリの編成に固有の複雑さに対処するために,PICS(Pipeline for Image Captioning and Search)を提案する。
このアプローチは、意味のあるAI生成キャプションが大規模なデータベースにおける画像の検索可能性とアクセシビリティを大幅に向上させる、という理解に根ざしている。
PICSの重要性は、画像データベースシステムを変換し、現代のデジタル資産管理の要求を満たすために機械学習と自然言語処理の力を利用する可能性にある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T03:08:21Z) - Augment the Pairs: Semantics-Preserving Image-Caption Pair Augmentation
for Grounding-Based Vision and Language Models [16.4010094165575]
テキスト条件付きおよびテキスト条件付きデータ拡張で訓練されたロバストな句接頭辞モデルを提案する。
近年のマスク信号再構成に着想を得て,新しいデータ拡張形式としてピクセルレベルのマスキングを提案する。
提案手法は,各種メトリクスを用いた最先端技術に対する高度な性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T01:14:02Z) - Adapt Anything: Tailor Any Image Classifiers across Domains And
Categories Using Text-to-Image Diffusion Models [82.95591765009105]
我々は,現代テキスト・画像拡散モデルが,ドメインやカテゴリ間でタスク適応型画像分類器をカスタマイズできるかどうかを検討することを目的とする。
対象のテキストプロンプトから派生したカテゴリラベルを用いた画像合成には,1つのオフ・ザ・シェルフテキスト・ツー・イメージモデルのみを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T11:58:14Z) - Improving Generalization of Image Captioning with Unsupervised Prompt
Learning [63.26197177542422]
画像キャプションの一般化(GeneIC)は、アノテーション付きデータを必要とせずに、ターゲットドメインのドメイン固有のプロンプトベクトルを学習する。
GeneICは、学習済みのContrastive Language-Image Pre-Training (CLIP)モデルと視覚的および言語的モダリティを一致させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-05T12:27:01Z) - Retrieval-Augmented Transformer for Image Captioning [51.79146669195357]
我々は、kNNメモリを用いた画像キャプション手法を開発し、外部コーパスから知識を抽出して生成プロセスを支援する。
我々のアーキテクチャは、視覚的類似性に基づく知識検索と、識別可能なエンコーダと、トークンを予測するためにkNN拡張アテンション層を組み合わせる。
COCOデータセットで実施した実験結果は、明示的な外部メモリを利用することで、生成プロセスの助けとなり、キャプションの品質が向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T19:35:49Z) - Image Captioning based on Feature Refinement and Reflective Decoding [0.0]
本稿では,エンコーダデコーダを用いた画像キャプションシステムを提案する。
画像の各領域の空間的特徴とグローバルな特徴をResNet-101をバックボーンとしてFaster R-CNNを使って抽出する。
デコーダはアテンションベースのリカレントモジュールとリフレクティブアテンションモジュールからなり、デコーダの長期的なシーケンシャル依存関係をモデル化する能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T07:56:28Z) - FILIP: Fine-grained Interactive Language-Image Pre-Training [106.19474076935363]
微粒な対話型言語-画像事前学習は、モーダルな遅延相互作用機構を通じてより細粒度なアライメントを実現する。
我々は,FILIP300Mと呼ばれる大規模画像テキストペアデータセットを構築し,事前学習を行う。
実験により、FILIPは複数の下流視覚言語タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T17:15:38Z) - Image Captioning using Deep Stacked LSTMs, Contextual Word Embeddings
and Data Augmentation [1.2183405753834562]
Inception-ResNet Convolutional Neural Network をエンコーダとして,画像から特徴を抽出する。
また、単語表現には階層型コンテキストベースのWord Embeddings、デコーダにはDeep Stacked Long Term Memory Networkを使用します。
提案手法をデコーダとソフトアテンションの2つの画像キャプションフレームワークを用いて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T18:15:39Z) - Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning With Noisy
Text Supervision [57.031588264841]
高価なフィルタリングや後処理のステップを使わずに得られる10億以上の画像アルトテキストペアのノイズの多いデータセットを活用します。
単純なデュアルエンコーダアーキテクチャは、画像とテキストペアの視覚的および言語的表現を、対照的な損失を使って整列させることを学ぶ。
コーパスのスケールはノイズを補うことができ、そのような単純な学習方式であっても最先端の表現に繋がることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T10:08:12Z) - Understanding Guided Image Captioning Performance across Domains [22.283016988026926]
本稿では,画像キャプションが重視すべき概念を,ガイドテキストと呼ばれる追加入力を用いて制御する手法を提案する。
人的評価の結果から,画像キャプションを組み込むには,大規模で制限のない領域トレーニングデータセットへのアクセスが必要であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T00:05:02Z) - Text as Neural Operator: Image Manipulation by Text Instruction [68.53181621741632]
本稿では、複雑なテキスト命令を用いて複数のオブジェクトで画像を編集し、オブジェクトの追加、削除、変更を可能にする設定について検討する。
タスクの入力は、(1)参照画像を含むマルチモーダルであり、(2)所望の修正を記述した自然言語の命令である。
提案モデルは,最近の3つの公開データセットの強いベースラインに対して良好に動作することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T07:07:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。