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Rishabh Kanodiya (Jaypee Institute of Information Technology) Smriti Mittal (Jaypee Institute of Information Technology) Shikha Jain (Jaypee Institute of Information Technology)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.9 No.2
발행연도
2020.4
수록면
169 - 176 (8page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2020.9.2.169

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Image captioning is a keen area of interest for many researchers. With the evolution of machine learning and deep learning, different models are being applied to improve the accuracy and time complexity of the model. However, further improvement in terms of accuracy and time complexity is still an open research challenge. This paper’s contribution is twofold. First, we propose an image captioning model (ImgCap) using a VGG16 Convolution Neural Network and Gated Recurrent Unit (GRU) to generate the captions. Next, a similarity metric (SimM) is proposed in order to compare the generated captions with the expected ones. Furthermore, the proposed model is compared with an existing Long Short-Term Memory (LSTM)-based model. We observe that the proposed model outperforms the existing one in terms of both accuracy and time complexity.
#Computer vision #CNN #Deep learning #GRU #Image context #Image captioning #Visual description #Validity measures

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Background
4. The Proposed Model
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Devlin, Jacob / 2015 / Exploring nearest neighbor approaches for image captioning / arXiv preprint arXiv:1505.04467 google schola Devlin, Jacob / 2015 / Language models for image captioning: The quirks and what works / arXiv preprint arXiv:1505.01809 google schola Lu, Xiaoqiang / 2017 / Exploring models and data for remote sensing image caption generation / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 56(4):2183~2195 google schola Ren, Mengye / 2015 / Advances in neural information processing systems :2953~2961 google schola Kieffer, Brady / 2017 / Convolutional neural networks for histopathology image classification: Training vs. Using pre-trained networks / arXiv preprint arXiv:1710.05726 google schola

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