지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제41권 제7호
- 발행연도
- 2017.9
- 수록면
- 683 - 689 (7page)
- DOI
- 10.5916/jkosme.2017.41.7.683
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
어떠한 이미지에서 검출된 객체간의 상호 연관관계를 이해하는 기술인 이미지 캡션은 향후 자동 감시 시스템에 필수적이기 때문에 컴퓨터 비전 및 자연언어 처리 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이미지 전체를 학습하는 기존의 이미지 캡션 방식은 각 이미지 영역의 부분적인 상황 이해가 힘들며 동시에 새로운 이벤트 발생에 취약하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 검출된 객체의 경계박스 면적과 객체간의 거리를 이용하여 객체 정보를 생성하는 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 객체 검출단과 RNN(Recurrent Neural Network) 기반의 문장 생성단을 결합하여 이미지의 세부적인 문장을 생성하는 모델을 제안한다. 제안한 방식은 CNN 기반의 객체 검출단의 느린 처리속도를 향상시키기 위하여 YOLO(You Only Look Once) 네트워크의 Grid 방식을 적용하였으며, 객체 검출단과 문장 생성단으로 나누어진 두 네트워크를 하나의 인공 신경망 모델로 구성하여 객체 검출 기반 이미지 캡션이 가능하다. 제안한 모델은 캡션 데이터세트인 Flickr 8K, Flickr 30K, MS COCO를 이용하여 학습하였고 BLEU(BiLingual Evaluation Understudy) 스코어 방식을 사용하여 캡션 성능을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 이론
3. 제안하는 이미지 캡션 모델
4. 알고리즘 실험 및 고찰
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan, “Show and tell: A neural image caption generator,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3156-3164, 2015.
C. K. Lee, “Image caption generation using recurrent neural network,” Journal of Korea Information Science Society, vol. 43, no. 8, pp. 878-882, 2016 (in Korean).
A. Karpathy and L. Fei-Fei, “Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3128-3137, 2015.
C. Liu, F. Sun, C. Wang, F. Wang, and A. Yuille, “MAT: A multimodal attentive translator for image captioning,” arXiv preprint arXiv:1702.05658, 2017.
K. Cho, B. Merrienboer, C. Gulcehre, D. Bahdanau, F. Bougares, H. Schwenk, and Y. Bengio, “Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation,” arXive preprint arXive:1406.1078, 2014.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Image Caption Generation using Recurrent Neural Network
Journal of KIISE
2016 .08
-
Image Caption Generation using Object Attention Mechanism
Journal of KIISE
2019 .04
-
Recurrent Neural Network를 이용한 이미지 캡션 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2015 .12
-
한국어 데이터 셋을 이용한 이미지 캡션에 대한 연구
재활복지공학회논문지
2019 .11
-
객체 행동 및 속성에 기반한 비디오 캡션 생성에 관한 연구
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2023 .09
-
고밀도 비디오 캡션을 위한 객체 검출 및 속성 분석에 관한 연구
한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집
2024 .09
-
한국어 및 영어 이미지 캡션이 가능한 범용적 모델 및 목적에 맞는 텍스트를 생성해주는 기법
한국정보통신학회논문지
2022 .08
-
Boosting Image Caption Generation with Parts of Speech
Journal of KIISE
2021 .03
-
객체 기반 다단계 정제를 통한 비학습 세밀 이미지 캡션 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2024 .12
-
Caption Generation Model for Images using Convolutional Neural Networks
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
-
딥러닝을 이용한 한국어 이미지 캡션 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .12
-
전문성 이식을 통한 딥러닝 기반 전문 이미지 해석 방법론
지능정보연구
2020 .06
-
Transformer를 이용한 이미지 캡션 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
-
Show, Attend and Tell 모델을 이용한 한국어 캡션 생성
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2022 .11
-
Learning Semantic Features for Dense Video Captioning
Journal of KIISE
2019 .08
-
5G 환경에서 객체 검출 서비스 모델에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2020 .02
-
Self-revising Transformer with Multi-view for Image Captioning
Journal of KIISE
2021 .03
-
자율주행 차량 영상 기반 객체 인식 인공지능 기술 현황
한국정보통신학회논문지
2021 .08
-
지능형 감시 시스템을 위한 객체, 행동, 공간 정보를 통합한 이미지 캡셔닝 프레임워크
한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집
2025 .01
-
Context-Gate를 이용한 이미지 캡션 생성
한국정보과학회 학술발표논문집
2018 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
딥러닝 기반 기능적 뇌 영상 분석 및 경도인지장애 진단 프레임워크
강은송
,
석흥일
한국정보과학회 학술발표논문집
2017
.06
딥러닝을 이용한 한국어 이미지 캡션 생성
배장성
,
이창기
한국정보과학회 학술발표논문집
2016
.12
Image Caption Generation using Recurrent Neural Network
이창기
Journal of KIISE
2016
.08
신경망을 이용한 금형공장용 일정계획 시스템에 관한 연구
이형국
,
이석희
산업공학 (IE interfaces)
1997
.11
다중 이동 객체의 실시간 인식 및 추적 시스템
박호식
,
배철수
한국통신학회논문지
2011
.07
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-559-001363996