論文の概要: A multimodal deep learning architecture for smoking detection with a small data approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10561v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 12:15:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 14:45:42.795388
• Title: A multimodal deep learning architecture for smoking detection with a small data approach
• Title（参考訳）: 小型データアプローチによる喫煙検出のためのマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Robert Lakatos, Peter Pollner, Andras Hajdu, Tamas Joo
• Abstract要約: 深層学習, 生成法, 人力強化に基づく統合テキスト・画像処理モデルを提案する。 画像の精度は74%,テキストの精度は98%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Introduction: Covert tobacco advertisements often raise regulatory measures. This paper presents that artificial intelligence, particularly deep learning, has great potential for detecting hidden advertising and allows unbiased, reproducible, and fair quantification of tobacco-related media content. Methods: We propose an integrated text and image processing model based on deep learning, generative methods, and human reinforcement, which can detect smoking cases in both textual and visual formats, even with little available training data. Results: Our model can achieve 74\% accuracy for images and 98\% for text. Furthermore, our system integrates the possibility of expert intervention in the form of human reinforcement. Conclusions: Using the pre-trained multimodal, image, and text processing models available through deep learning makes it possible to detect smoking in different media even with few training data.
• Abstract（参考訳）: 導入: 禁煙広告はしばしば規制措置を講じる。 本稿では,人工知能,特に深層学習が,隠れた広告を検出する大きな可能性を秘め,タバコ関連メディアコンテンツの不偏,再現性,公平な定量化を可能にしていることを示す。 方法:深層学習,生成法,人間強化に基づく統合的なテキスト・画像処理モデルを提案する。 結果: 本モデルは, 画像の精度が74\%, テキストが98\%であった。 さらに,本システムでは,人間の強化の形で専門家による介入の可能性を統合する。 結論: ディープラーニングを通じて利用可能な、事前訓練されたマルチモーダル、イメージ、およびテキスト処理モデルを使用することで、トレーニングデータが少ない場合でも、異なるメディアにおける喫煙を検出することができる。

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