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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박지영 (경희대학교) 박규리 (경희대학교) 김정욱 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
1,162 - 1,165 (4page)

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최근, 멀티 모달 연구의 수요 증가로 인해 이미지와 자연어를 사용하는 Captioning 연구가 활발히 이루어지고 있다. Captioning 연구는 단순한 이미지 설명을 넘어, 두 이미지 사이의 차이점을 자연어로 설명하는 Change Captioning 이라는 새로운 과제가 주목받고 있다. 현재 진행 중인 Change Captioning 연구들은 주로 두 입력 이미지 간의 차이점을 파악하거나 캡션 생성 능력을 향상시키는 데 초점을 두고 있다. 그러나 실생활에 적용하기 위해서는 이미지 품질에 관계없이 일관된 성능을 보여야 하지만, 대부분의 기존 연구는 정상적인 이미지만을 입력 값으로 사용한다. 따라서 본 논문에서는 이미지 품질 저하의 대표적인 예시인 노이즈가 추가된 상황에서도 강인하게 동작하는 방법을 제안한다. Encoder 와 Decoder 구조를 사용하여 노이즈가 추가된 특징 맵을 원본 특징 맵과 유사하게 복원하도록 학습함으로써, 기존 연구에서 고려하지 않은 노이즈 환경에서도 Change Captioning 이 효과적으로 작동할 수 있는 방법을 제안한다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 실험 결과
4. 결론
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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