論文の概要: Image Captioning with Attention for Smart Local Tourism using EfficientNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08899v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 15:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:13:36.827120
• Title: Image Captioning with Attention for Smart Local Tourism using EfficientNet
• Title（参考訳）: efficientnetを用いたスマート観光に配慮した画像キャプション
• Authors: Dhomas Hatta Fudholi, Yurio Windiatmoko, Nurdi Afrianto, Prastyo Eko Susanto, Magfirah Suyuti, Ahmad Fathan Hidayatullah, Ridho Rahmadi
• Abstract要約: 我々は、地域観光特化画像キャプションのモデルを構築し、後にAIシステムの開発を支援する。 地域観光データセットが収集され、2種類のキャプションと共に研究に使用される。 開発したモデルを用いたキャプション結果は,地域観光関連画像の論理キャプションを生成できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Smart systems have been massively developed to help humans in various tasks. Deep Learning technologies push even further in creating accurate assistant systems due to the explosion of data lakes. One of the smart system tasks is to disseminate users needed information. This is crucial in the tourism sector to promote local tourism destinations. In this research, we design a model of local tourism specific image captioning, which later will support the development of AI-powered systems that assist various users. The model is developed using a visual Attention mechanism and uses the state-of-the-art feature extractor architecture EfficientNet. A local tourism dataset is collected and is used in the research, along with two different kinds of captions. Captions that describe the image literally and captions that represent human logical responses when seeing the image. This is done to make the captioning model more humane when implemented in the assistance system. We compared the performance of two different models using EfficientNet architectures (B0 and B4) with other well known VGG16 and InceptionV3. The best BLEU scores we get are 73.39 and 24.51 for the training set and the validation set respectively, using EfficientNetB0. The captioning result using the developed model shows that the model can produce logical caption for local tourism-related images
• Abstract（参考訳）: スマートシステムは、さまざまなタスクで人間を助けるために大規模に開発された。 ディープラーニング技術は、データレイクの爆発により、正確なアシスタントシステムの構築をさらに進める。 スマートシステムタスクの1つは、ユーザに必要な情報を広めることです。 これは観光業において、地域観光の振興に不可欠である。 本研究では,地域観光特化画像キャプションのモデルを構築し,様々なユーザを支援するAIシステムの開発を支援する。 このモデルは視覚的注意機構を用いて開発され、最先端の機能抽出アーキテクチャであるEfficientNetを使用している。 地元の観光データセットが収集され、2種類のキャプションとともに研究に使用される。 イメージを文字通り記述するキャプションと、画像を見るときの人間の論理応答を表すキャプション。 これは、補助システムに実装されたキャプションモデルをより人間的にするために行われる。 EfficientNet アーキテクチャ (B0 と B4) と他のよく知られた VGG16 と InceptionV3 を比較した。 最高のBLEUスコアは、トレーニングセットと検証セットそれぞれ73.39と24.51で、EfficientNetB0を使用する。 開発したモデルを用いたキャプション結果から,地域観光関連画像の論理キャプションを生成できることが示された。

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