論文の概要: Enhancing Image Captioning with Neural Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00435v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 09:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 15:04:03.719700
• Title: Enhancing Image Captioning with Neural Models
• Title（参考訳）: ニューラルモデルによる画像キャプションの強化
• Authors: Pooja Bhatnagar, Sai Mrunaal, Sachin Kamnure
• Abstract要約: 本研究では, 異なるニューラルアーキテクチャの性能について検討し, インジェクションアーキテクチャに着目し, キャプション生成を評価するための新しい品質指標を提案する。 その結果、マージモデルはより大きな語彙と高いROUGEスコアを示す一方で、インジェクションアーキテクチャは関連性があり簡潔な画像キャプションを生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research explores the realm of neural image captioning using deep learning models. The study investigates the performance of different neural architecture configurations, focusing on the inject architecture, and proposes a novel quality metric for evaluating caption generation. Through extensive experimentation and analysis, this work sheds light on the challenges and opportunities in image captioning, providing insights into model behavior and overfitting. The results reveal that while the merge models exhibit a larger vocabulary and higher ROUGE scores, the inject architecture generates relevant and concise image captions. The study also highlights the importance of refining training data and optimizing hyperparameters for improved model performance. This research contributes to the growing body of knowledge in neural image captioning and encourages further exploration in the field, emphasizing the democratization of artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ディープラーニングモデルを用いたニューラルイメージキャプションの領域を探索する。 本研究は,インジェクションアーキテクチャに着目し,異なるニューラルネットワークの構成の性能を調査し,キャプション生成を評価するための新しい品質指標を提案する。 広範な実験と分析を通じて、この研究は、画像キャプションにおける課題と機会を明らかにし、モデルの振る舞いと過剰フィットに関する洞察を提供する。 その結果、マージモデルはより大きな語彙と高いルージュスコアを示すが、インジェクションアーキテクチャは関連があり簡潔な画像キャプションを生成する。 この研究は、トレーニングデータの改良とハイパーパラメータの最適化の重要性も強調している。 この研究は、ニューラルイメージキャプションにおける知識の増大に寄与し、人工知能の民主化を強調し、この分野のさらなる探索を促進する。

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