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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
전민주 (한양대학교) 김현지 (한양대학교) 이소은 (한양대학교) 김동진 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,932 - 1,935 (4page)

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Recent advances in pre-trained language models involve incorporating retrieval-augmented methodologies that utilize new knowledge as additional training data, a trend that is now being applied in image captioning research. Typically, the retrieval-augmentation module in captioning is used to fetch captions similar to the image. however, the captions fetched based on a general understanding of the image often lack specific or detailed descriptions of objects within the image. In this paper, we utilize the tagging model RAM++ to provide additional information about objects in the image by using tag data along with the fetched captions, enabling the decoder to generate more detailed captions. By employing this methodology, we demonstrate a +5% improvement in the CIDEr score compared to previous models.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검색 보강 모듈에서 기존 캡션 활용의 문제점
Ⅲ. 태그 정보를 활용한 이미지 검색 프롬프팅
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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