論文の概要: A TextGCN-Based Decoding Approach for Improving Remote Sensing Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18467v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 04:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 06:02:07.314939
• Title: A TextGCN-Based Decoding Approach for Improving Remote Sensing Image Captioning
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像キャプション改善のためのTextGCNに基づくデコード手法
• Authors: Swadhin Das, Raksha Sharma,
• Abstract要約: テキストグラフ畳み込みネットワーク(TextGCN)と多層LSTMをデプロイする新しいエンコーダデコーダ構成を提案する。 TextGCNによって生成された埋め込みは、文レベルとコーパスレベルの両方で単語間の意味的関係をキャプチャすることでデコーダの理解を高める。 我々は,他の最先端のエンコーダ・デコーダフレームワークに対して,我々のアプローチを広範囲に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15346678870160887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Remote sensing images are highly valued for their ability to address complex real-world issues such as risk management, security, and meteorology. However, manually captioning these images is challenging and requires specialized knowledge across various domains. This letter presents an approach for automatically describing (captioning) remote sensing images. We propose a novel encoder-decoder setup that deploys a Text Graph Convolutional Network (TextGCN) and multi-layer LSTMs. The embeddings generated by TextGCN enhance the decoder's understanding by capturing the semantic relationships among words at both the sentence and corpus levels. Furthermore, we advance our approach with a comparison-based beam search method to ensure fairness in the search strategy for generating the final caption. We present an extensive evaluation of our approach against various other state-of-the-art encoder-decoder frameworks. We evaluated our method across three datasets using seven metrics: BLEU-1 to BLEU-4, METEOR, ROUGE-L, and CIDEr. The results demonstrate that our approach significantly outperforms other state-of-the-art encoder-decoder methods.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像は、リスク管理、セキュリティ、気象学といった複雑な現実世界の問題に対処する能力が高い。 しかし、これらの画像の字幕化は困難であり、諸藩の専門知識を必要とする。 このレターは、リモートセンシング画像を自動的に記述(カプセル化)するためのアプローチを示す。 テキストグラフ畳み込みネットワーク(TextGCN)と多層LSTMをデプロイする新しいエンコーダデコーダ構成を提案する。 TextGCNによって生成された埋め込みは、文レベルとコーパスレベルの両方で単語間の意味的関係をキャプチャすることでデコーダの理解を高める。 さらに,最終キャプションを生成するための探索戦略の公平性を確保するために,比較ベースのビームサーチ手法を用いてアプローチを進めた。 我々は,他の最先端のエンコーダ・デコーダフレームワークに対して,我々のアプローチを広範囲に評価する。 我々は, BLEU-1からBLEU-4, METEOR, ROUGE-L, CIDErの3つの指標を用いて, 評価を行った。 その結果,本手法は他のエンコーダ・デコーダ法よりも優れていることがわかった。

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