Image Caption Generation using Recurrent Neural Network

이창기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이창기 (강원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.8

발행연도: 2016.8

수록면: 878 - 882 (5page)

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이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.

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[학술지(정기간행물)] - Hodosh, Micah / 2013 / Framing image description as a ranking task:Data, models and evaluation metrics / JAIR 47 : 853 ~ 899

[기타자료] - Mao, Junhua / 2014 / Deep captioning with multimodal recurrent neural networks (m-rnn) / arXiv:1412.6632

[학술대회논문] - Cho, Kyunghyun / 2014 / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation / EMNLP

[기타자료] - Vinyals, Oriol / 2014 / Show and tell: A neural image caption generator / arXiv:1411.4555

[기타자료] - Karpathy, Andrej / 2014 / Deep visualsemantic alignments for generating image descriptions / arXiv:1412.2306

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이창기

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