論文の概要: Pixels to Prose: Understanding the art of Image Captioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15714v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 11:21:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 16:10:57.773646
- Title: Pixels to Prose: Understanding the art of Image Captioning
- Title（参考訳）: Pixels to Prose:画像キャプションの技法を理解する
- Authors: Hrishikesh Singh, Aarti Sharma, Millie Pant,
- Abstract要約: 画像キャプションにより、機械は視覚的コンテンツを解釈し、記述的なテキストを生成することができる。
レビューでは、画像キャプションモデルの進化を最新の最先端ソリューションに遡る。
医療領域における画像キャプションの適用についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9635669040319872
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of evolving artificial intelligence, machines are increasingly emulating human-like capabilities, including visual perception and linguistic expression. Image captioning stands at the intersection of these domains, enabling machines to interpret visual content and generate descriptive text. This paper provides a thorough review of image captioning techniques, catering to individuals entering the field of machine learning who seek a comprehensive understanding of available options, from foundational methods to state-of-the-art approaches. Beginning with an exploration of primitive architectures, the review traces the evolution of image captioning models to the latest cutting-edge solutions. By dissecting the components of these architectures, readers gain insights into the underlying mechanisms and can select suitable approaches tailored to specific problem requirements without duplicating efforts. The paper also delves into the application of image captioning in the medical domain, illuminating its significance in various real-world scenarios. Furthermore, the review offers guidance on evaluating the performance of image captioning systems, highlighting key metrics for assessment. By synthesizing theoretical concepts with practical application, this paper equips readers with the knowledge needed to navigate the complex landscape of image captioning and harness its potential for diverse applications in machine learning and beyond.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の進化の時代、機械は視覚知覚や言語表現を含む人間のような能力をますますエミュレートしている。
画像キャプションはこれらの領域の交差点にあり、機械が視覚的コンテンツを解釈し、記述的なテキストを生成することができる。
本稿では,機械学習の分野に参入する個人を対象に,基礎的手法から最先端のアプローチまで,利用可能な選択肢の包括的理解を求めるイメージキャプション技術について,徹底的なレビューを行う。
プリミティブアーキテクチャの探索から始まり、画像キャプションモデルの進化を最新の最先端のソリューションに遡る。
これらのアーキテクチャのコンポーネントを分離することで、読者は基盤となるメカニズムについての洞察を得ることができ、作業の重複なしに特定の問題要件に合わせて適切なアプローチを選択することができる。
また,医療領域における画像キャプションの適用について検討し,その意義を実世界の様々なシナリオで明らかにした。
さらに、画像キャプションシステムの性能評価に関するガイダンスを提供し、評価のための重要な指標を強調した。
理論的概念を実用的な応用で合成することにより、画像キャプションの複雑な風景をナビゲートするために必要な知識を読者に提供し、その潜在能力を機械学習等における多様な応用に活用する。
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