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학술저널
저자정보
Philgoo Kang (Tmax Data Tibero) Yubin Lim (서울대학교) Hyoungjoo Kim (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
발행연도
2021.3
수록면
317 - 324 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.3.317

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일상 생활 속에서의 스마트 기기와 AI에 대한 의존도가 높아지면서, 시각 장애인 보조, 인간컴퓨터 상호 작용 등 다양한 분야에 접목 가능한 이미지 캡션 생성 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 캡션 생성 기능의 향상을 위해 명사, 동사와 같은 언어의 품사(POS) 정보를 이미지로부터 추출하여 활용하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 모델은 복수의 CNN 인코더를 품사 별로 학습하여 품사별 특징 벡터를 추출한 후, 추출한 품사 벡터를 LSTM에 입력하여 캡션을 생성한다. 제안한 모델은 Flickr30k, MS-COCO 데이터 셋에 대해 실험을 진행하며, 사람을 대상으로 2가지 설문 조사를 진행하여 결과물의 실질적인 유효성을 검증한다.
#이미지 캡션 생성 #인코더-디코더 구조 #품사 #컴퓨터 비전 #image caption generation #encoder-decoder architecture #parts of speech #computer vision

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Model
4. Experiment
5. Conclusion
References

참고문헌 (11)

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O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan, Show and tell : A neural image caption generator, CVPR, 2015. google schola K. Xu, J. Ba, R. Kiro, A. Courville, R. Salakhudinov, R. Zemel, and Y. Bengio, Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention, In ICML, 2015. google schola T. Yao, Y. Pan. Y. Li, Z. Qiu, and T. Mei. Boosting image captioning with attributes, In CVPR, 2016. google schola Q. You, H. Jin, Z. Wang, C. Fang, and J. Luo. Image captioning with semantic attention, In CVPR, 2016. google schola X. Jia, E. Gavves, B. Fernando, and T. Tuytelaars. Guiding the Long-Short Term Memory model for Image Caption Generation, In ICCV, 2015. google schola

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