Captioning System(캡션 시스템)란 무엇입니까?
Captioning System 캡션 시스템 - Finally, we further collect fine-grained caption quality annotations from trained raters, and use them to demonstrate that QE models trained over the coarse ratings can effectively detect and filter out low-quality image captions, thereby improving the user experience from captioning systems. [1] One of the ways blind people understand their surroundings is by clicking images and relying on descriptions generated by image-captioning systems. [2] Automatic evaluation metrics hold a fundamental importance in the development and fine-grained analysis of captioning systems. [3]마지막으로, 훈련된 평가자로부터 세분화된 캡션 품질 주석을 추가로 수집하고, 이를 사용하여 대략적인 평가에 대해 훈련된 QE 모델이 저품질 이미지 캡션을 효과적으로 감지하고 필터링하여 캡션 시스템의 사용자 경험을 개선할 수 있음을 보여줍니다. [1] 시각 장애인이 주변 환경을 이해하는 방법 중 하나는 이미지를 클릭하고 이미지 캡션 시스템에서 생성된 설명에 의존하는 것입니다. [2] 자동 평가 메트릭은 자막 시스템의 개발 및 세분화된 분석에서 근본적으로 중요합니다. [3]
Image Captioning System 이미지 캡션 시스템
However, the majority of the image captioning systems offer unclear depictions regarding the objects like “man”, “woman”, “group of people”, “building”, etc. [1] To address this issue, we proposed an image captioning system based on an adversarial training strategy. [2] Stylized image captioning systems aim to generate a caption not only semantically related to a given image but also consistent with a given style description. [3] This paper presents an end-to-end image captioning system utilizing a multimodal architecture by combining a one-dimensional convolutional neural network (CNN) to encode sequence information with a pre-trained ResNet-50 model image encoder for extracting regionbased visual features. [4] In this study, a novel automatic image captioning system based on the encoder-decoder approach that can be applied in smartphones is proposed. [5] In addition, even for the most advanced image captioning systems, it is still difficult to realize deep image understanding. [6] Scene graphs represent semantic information in images, which can help image captioning system to produce more descriptive outputs versus using only the image as context. [7] Recently, attribute has demonstrated its effectiveness in guiding image captioning system. [8] Nevertheless, annotating sufficient data is labor-intensive and time-consuming, establishing significant barriers for adapting the image captioning systems to new domains. [9] Further, we propose a human in the loop image captioning system as an alternative way to improve the model performance. [10] Popular metrics used for evaluating image captioning systems, such as BLEU and CIDEr, provide a single score to gauge the system’s overall effectiveness. [11] We compare the performance of image captioning systems that as measured by CIDEr-D, a performance measure that is explicitly designed for evaluating image captioning systems, on several benchmark data sets such as MS COCO. [12] This paper presents a new metric called TIGEr for the automatic evaluation of image captioning systems. [13] In this work, we study the robustness of a CNN+RNN based image captioning system being subjected to adversarial noises. [14] Current image captioning systems perform at a merely descriptive level, essentially enumerating the objects in the scene and their relations. [15]그러나 대부분의 이미지 캡션 시스템은 "남자", "여자", "사람들의 그룹", "건물" 등과 같은 대상에 대해 명확하지 않은 묘사를 제공합니다. [1] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 적대적 훈련 전략에 기반한 이미지 캡션 시스템을 제안했습니다. [2] 양식화된 이미지 캡션 시스템은 주어진 이미지와 의미적으로 관련될 뿐만 아니라 주어진 스타일 설명과도 일관된 캡션을 생성하는 것을 목표로 합니다. [3] 이 논문은 시퀀스 정보를 인코딩하는 1차원 CNN(Convolutional Neural Network)과 사전 훈련된 ResNet-50 모델 이미지 인코더를 결합하여 다중 모드 아키텍처를 활용하는 종단 간 이미지 캡션 시스템을 제시하여 영역 기반 시각적 특징을 추출합니다. [4] 본 연구에서는 스마트폰에 적용할 수 있는 인코더-디코더 방식에 기반한 새로운 자동 이미지 캡션 시스템을 제안한다. [5] 또한 가장 발전된 이미지 캡션 시스템에서도 여전히 깊은 이미지 이해를 구현하기 어렵습니다. [6] 장면 그래프는 이미지의 의미 정보를 나타내므로 이미지 캡션 시스템이 이미지만 컨텍스트로 사용하는 것보다 더 설명적인 출력을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. [7] 최근에 속성은 이미지 캡션 시스템을 안내하는 데 그 효과가 입증되었습니다. [8] 그럼에도 불구하고 충분한 데이터에 주석을 추가하는 것은 노동 집약적이며 시간 소모적이어서 이미지 캡션 시스템을 새로운 영역에 적용하는 데 상당한 장벽을 설정합니다. [9] 또한 모델 성능을 향상시키기 위한 대안으로 루프 이미지 캡션 시스템에 인간을 제안합니다. [10] BLEU 및 CIDEr와 같은 이미지 캡션 시스템을 평가하는 데 사용되는 인기 있는 측정항목은 시스템의 전반적인 효율성을 측정하기 위한 단일 점수를 제공합니다. [11] 우리는 MS COCO와 같은 여러 벤치마크 데이터 세트에서 이미지 캡션 시스템을 평가하기 위해 명시적으로 설계된 성능 측정인 CIDEr-D로 측정한 이미지 캡션 시스템의 성능을 비교합니다. [12] 이 논문은 이미지 캡션 시스템의 자동 평가를 위한 TIGER라는 새로운 메트릭을 제시합니다. [13] 이 작업에서 우리는 적대적 노이즈에 노출된 CNN+RNN 기반 이미지 캡션 시스템의 견고성을 연구합니다. [14] 현재의 이미지 캡션 시스템은 본질적으로 장면의 객체와 그 관계를 열거하는 단순한 설명 수준에서 수행됩니다. [15]