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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.3
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 340 - 351 (12page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.3.340
이용수
초록· 키워드
이미지 캡션 생성이란 주어진 이미지로부터 객체 요소를 파악하여 장면을 설명하는 자연어를 자동으로 서술하는 연구이다. 선행 연구에서는 주로 단일 특징 추출기를 통해 이미지에서 정보를 포착한 후, 순환 신경망 기반의 디코더를 통해 캡션을 생성한다. 하지만 단일 특징 추출기를 사용하기 때문에 다중관점의 이미지 정보를 사용할 수 없고, 순환 신경망 기반의 장기 의존성 문제를 가지는 디코더를 사용한다. 이를 해결하기 위해서 본 연구는 복수의 특징 추출기를 사용하는 다중 관점 인코더를 통해 다양한 각도의 이미지 정보를 가공하여 전달한다. 또한, 순환 신경망의 한계를 보완하기 위해서, 트랜스포머 모델 기반의 디코더 레이어에 추가적인 멀티-헤드 주의 기제 기법을 통해 생성된 문장을 재구축하여 문장의 완성도를 높이는 자가 교열 트랜스포머를 제안한다. 제안하는 모델의 검증을 위해 MSCOCO 데이터셋을 이용하여 다양한 비교실험으로 정량적, 정성적 평가를 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.
#자연어 처리
#이미지 캡션 생성
#멀티-헤드 주의 기제 기법
#다중 관점 인코더
#natural language processing
#image captioning
#multi-head attention
#multi-view encoder
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 모델 구조
- 4. 실험 및 결과
- 5. 결론
- References
참고문헌
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