論文の概要: Good Representation, Better Explanation: Role of Convolutional Neural Networks in Transformer-Based Remote Sensing Image Captioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16095v1
- Date: Sat, 22 Feb 2025 05:36:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:56:48.920486
- Title: Good Representation, Better Explanation: Role of Convolutional Neural Networks in Transformer-Based Remote Sensing Image Captioning
- Title（参考訳）: 良い表現とより良い説明:変換器を用いたリモートセンシング画像キャプションにおける畳み込みニューラルネットワークの役割
- Authors: Swadhin Das, Saarthak Gupta, and Kamal Kumar, Raksha Sharma,
- Abstract要約: リモートセンシング画像キャプチャ(RSIC)における12種類の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャをトランスフォーマーベースのエンコーダフレームワーク内で体系的に評価し,その有効性を評価する。
その結果,キャプション性能向上におけるエンコーダ選択の重要性が強調され,特定のCNNアーキテクチャがリモートセンシング画像に対して生成した記述の品質を著しく向上させることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6058427379240696
- License:
- Abstract: Remote Sensing Image Captioning (RSIC) is the process of generating meaningful descriptions from remote sensing images. Recently, it has gained significant attention, with encoder-decoder models serving as the backbone for generating meaningful captions. The encoder extracts essential visual features from the input image, transforming them into a compact representation, while the decoder utilizes this representation to generate coherent textual descriptions. Recently, transformer-based models have gained significant popularity due to their ability to capture long-range dependencies and contextual information. The decoder has been well explored for text generation, whereas the encoder remains relatively unexplored. However, optimizing the encoder is crucial as it directly influences the richness of extracted features, which in turn affects the quality of generated captions. To address this gap, we systematically evaluate twelve different convolutional neural network (CNN) architectures within a transformer-based encoder framework to assess their effectiveness in RSIC. The evaluation consists of two stages: first, a numerical analysis categorizes CNNs into different clusters, based on their performance. The best performing CNNs are then subjected to human evaluation from a human-centric perspective by a human annotator. Additionally, we analyze the impact of different search strategies, namely greedy search and beam search, to ensure the best caption. The results highlight the critical role of encoder selection in improving captioning performance, demonstrating that specific CNN architectures significantly enhance the quality of generated descriptions for remote sensing images. By providing a detailed comparison of multiple encoders, this study offers valuable insights to guide advances in transformer-based image captioning models.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像キャプチャ(Remote Sensing Image Captioning、RSIC)は、リモートセンシング画像から意味のある記述を生成するプロセスである。
近年、エンコーダ・デコーダモデルが意味のあるキャプションを生成するバックボーンとして機能し、注目を集めている。
エンコーダは入力画像から重要な視覚的特徴を抽出し、それらをコンパクトな表現に変換する一方、デコーダはこの表現を利用してコヒーレントなテキスト記述を生成する。
近年、トランスフォーマーベースのモデルは、長距離依存やコンテキスト情報をキャプチャする能力により、大きな人気を集めている。
デコーダはテキスト生成のためによく研究されているが、エンコーダは比較的探索されていない。
しかし、エンコーダの最適化は、抽出された特徴の豊かさに直接影響し、それによって生成されたキャプションの品質に影響を及ぼすため、非常に重要である。
このギャップに対処するために、トランスフォーマーベースのエンコーダフレームワーク内の12の異なる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを体系的に評価し、RSICの有効性を評価する。
評価は2つの段階から構成される: まず、数値解析はCNNをその性能に基づいて異なるクラスタに分類する。
最適なCNNは、人間のアノテータによって人間中心の視点から人間の評価を受ける。
さらに、グリージー検索とビーム検索という異なる検索戦略の影響を分析し、最高のキャプションを確実にする。
その結果,キャプション性能向上におけるエンコーダ選択の重要性が強調され,特定のCNNアーキテクチャがリモートセンシング画像に対して生成した記述の品質を著しく向上させることが示された。
本研究は,複数のエンコーダの詳細な比較を行うことにより,トランスフォーマーを用いた画像キャプションモデルの進歩を導く貴重な知見を提供する。
関連論文リスト
- FE-LWS: Refined Image-Text Representations via Decoder Stacking and Fused Encodings for Remote Sensing Image Captioning [0.15346678870160887]
本稿では、2つの異なるCNNベースのエンコーダの特徴を統合する新しいアプローチを提案する。
また、重み付きデコーダにおける全GRUの出力を結合する重み付き平均化手法を提案する。
以上の結果から,我々の核融合に基づくアプローチは,拡張スタックデコーダとともに,トランスフォーマーベースモデルと他のLSTMベースラインとを著しく上回る結果となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T12:54:13Z) - Unleashing Text-to-Image Diffusion Prior for Zero-Shot Image Captioning [70.98890307376548]
そこで本研究では,学習中に不信なコンテンツを適応的に緩和する,新しいPatch-wise Cross-modal Feature Mix-up(PCM)機構を提案する。
私たちのPCM-Netは、ドメイン内およびクロスドメインのゼロショット画像キャプションの両方で第1位です。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-31T13:39:08Z) - Compressed Image Captioning using CNN-based Encoder-Decoder Framework [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とエンコーダ・デコーダモデルの強みを組み合わせた自動画像キャプションアーキテクチャを開発した。
また、事前訓練されたCNNモデルの領域を掘り下げた性能比較も行います。
我々はまた,周波数正規化手法を統合して "AlexNet" と "EfficientNetB0" モデルを圧縮する手法についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-28T03:47:48Z) - An Image captioning algorithm based on the Hybrid Deep Learning
Technique (CNN+GRU) [0.0]
本稿では,CNN-GRUエンコーダデコーダのキャプション・ツー・イメージ・コンストラクタ用デコーダフレームワークを提案する。
意味的なコンテキストと時間の複雑さを考慮に入れます。
提案モデルでは,画像キャプションのための最先端のLSTM-A5モデルよりも,時間的複雑性と精度が優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-06T10:00:06Z) - Image Captioning based on Feature Refinement and Reflective Decoding [0.0]
本稿では,エンコーダデコーダを用いた画像キャプションシステムを提案する。
画像の各領域の空間的特徴とグローバルな特徴をResNet-101をバックボーンとしてFaster R-CNNを使って抽出する。
デコーダはアテンションベースのリカレントモジュールとリフレクティブアテンションモジュールからなり、デコーダの長期的なシーケンシャル依存関係をモデル化する能力を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T07:56:28Z) - Neural Data-Dependent Transform for Learned Image Compression [72.86505042102155]
ニューラルデータに依存した変換を構築し,各画像の符号化効率を最適化する連続オンラインモード決定機構を導入する。
実験の結果,提案したニューラルシンタクス設計と連続オンラインモード決定機構の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:56:48Z) - Injecting Semantic Concepts into End-to-End Image Captioning [61.41154537334627]
本稿では、地域特徴を抽出することなくグリッド表現を使用する、純粋視覚変換器を用いた画像キャプションモデルViTCAPを提案する。
性能向上のために,意味論的概念を予測し,それをエンドツーエンドのキャプションに組み込む新しいコンセプトトークンネットワーク(CTN)を導入する。
特に、CTNは視覚変換器に基づいて構築され、分類タスクを通じて概念トークンを予測するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-09T22:05:05Z) - Dynamic Neural Representational Decoders for High-Resolution Semantic
Segmentation [98.05643473345474]
動的ニューラル表現デコーダ(NRD)と呼ばれる新しいデコーダを提案する。
エンコーダの出力上の各位置がセマンティックラベルの局所的なパッチに対応するので、この研究では、これらの局所的なパッチをコンパクトなニューラルネットワークで表現する。
このニューラル表現により、意味ラベル空間に先行する滑らかさを活用することができ、デコーダをより効率的にすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-30T04:50:56Z) - Empirical Analysis of Image Caption Generation using Deep Learning [0.0]
我々は,マルチモーダル画像キャプションネットワークの様々なフレーバーを実装し,実験した。
目標は、さまざまな評価指標を使用して、各アプローチのパフォーマンスを分析することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-14T05:38:13Z) - Beyond Single Stage Encoder-Decoder Networks: Deep Decoders for Semantic
Image Segmentation [56.44853893149365]
セマンティックセグメンテーションのための単一エンコーダ-デコーダ手法は、セマンティックセグメンテーションの品質とレイヤー数あたりの効率の観点からピークに達している。
そこで本研究では,より多くの情報コンテンツを取得するために,浅層ネットワークの集合を用いたデコーダに基づく新しいアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャをさらに改善するために,ネットワークの注目度を高めるために,クラスの再バランスを目的とした重み関数を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-19T18:44:34Z) - Rethinking and Improving Natural Language Generation with Layer-Wise
Multi-View Decoding [59.48857453699463]
シーケンシャル・ツー・シーケンス学習では、デコーダは注意機構に依存してエンコーダから情報を効率的に抽出する。
近年の研究では、異なるエンコーダ層からの表現を多様なレベルの情報に利用することが提案されている。
本稿では, 各デコーダ層に対して, グローバルビューとして機能する最後のエンコーダ層からの表現とともに, ソースシーケンスの立体視のために他のエンコーダ層からのデコーダ層からのデコーダ層を補足するレイヤワイド・マルチビューデコーダを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-16T20:00:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。