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저자정보
Yeong-Jae Shin (Korea Maritime & Ocean University) Seong-Beom Jeong (Korea Maritime & Ocean University) Ju-Hyeon Seong (Korea Maritime & Ocean University) Dong-Hoan Seo (Korea Maritime & Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제46권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
422 - 429 (8page)
DOI
10.5916/jamet.2022.46.6.422

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Context recognition is a technology that acquires information about events based on information on various objects appearing in images. To implement this, dense image captioning, which recognizes all objects in an image, is often applied. However, because this approach targets all objects, it provides status information, such as location or color, which is relatively less important to humans, and even static object information. To humans, this information is unnecessary because of its low readability. To solve this problem, we propose a Context Pair Network that describes only the context of an object based on visual relationship detection. The proposed model consists of a pair object module (POM) that extracts subjects, objects, and relationships and a pair embedding module (PEM) that creates a subject–predicate–object structure. The proposed POM detects objects corresponding to subjects and objects based on three RCNNs and matches the detected objects with subject–object (S-O) pairs. The PEM also generates sentences consisting of a subject–predicate–object using S-O pairs based on long short-term memory. Thus, the proposed model is capable of situational awareness that provides only interactions between objects, unlike conventional captioning, which describes all the information indiscriminately.
#Visual relationship detection #Object detection network #Activity #Region of interest

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related studies
3. Proposed dense image captioning
4. Experiment and result
5. Conclusion
References

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