Aug, 2023

现实世界图像描述和场景识别的全面分析

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TL;DR图像字幕生成是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述，本文评估了基于不同编码机制、语言解码器和训练过程构建的多种模型在真实世界图像字幕生成方面的性能。
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发现论文，激发创造
  • 图像字幕

    这篇论文讨论了我们在图像字幕生成实验中的结果，并展示了我们的模型准确性以及从图像描述中学习的语言的流畅性，在几个标记数据集上进行了实验。我们将图像字幕应用于创建视频字幕，并提出了一些挑战性的假设。

    May, 2018

  • 新闻报道场景下的图像描述

    图像字幕生成的研究探索了针对名人照片的任务，旨在通过更直观的图像字幕框架丰富新闻报道的叙述，从而增强自动化新闻内容生成，促进信息的更具细致的传播。

    Mar, 2024

  • 野外场景下的丰富图像描述

    本研究提出了一种图像描述系统，通过在先进的架构上建立深度视觉模型、实体识别模型和信心模型等方式，有效地解决了在野外环境下图像描述的质量、异领域数据处理和低延迟等挑战，并在领域内和领域外的数据集上都显著优于之前的最佳实践结果。

    Mar, 2016

  • 使用深度神经网络架构进行图像字幕生成

    该文讨论了图像字幕生成的各种模型，描述了对象识别和机器翻译的进展以及如何实现该模型，最后使用标准评估矩阵评估了该模型的性能。

    Jan, 2018

  • 在视觉环境中朝着任务理解

    该论文探讨了如何利用卷积神经网络和任务层次结构本体对视觉图像中的真实世界任务进行理解并生成任务描述。

    Nov, 2018

  • 图像字幕的深度学习综述

    该研究综述了基于深度学习的图像描述技术，包括目标识别、句子生成及评估度量等方面进行了探讨。

    Oct, 2018

  • 更好地利用图片描述提升图像字幕质量

    本文提出了一种新的图像字幕架构，通过构建以字幕为导向的视觉关系图以及利用弱监督多实例学习引入有益的归纳偏差来增强图像表示和字幕生成，实现多模态问题解决和优化。在 MSCOCO 数据集上进行广泛实验，证明该框架在多种评估指标下取得了业内最优表现。

    Jun, 2020

  • 2015 MSCOCO 图像标注挑战赛的经验教训

    本篇论文介绍一种基于深度递归结构的生成模型，其结合了近期在计算机视觉和机器翻译方面的进展，能够用于生成描述图像的自然语言句子，并经过多种数据集的实验，验证了模型的准确性和语言的流畅性。更重要的是，该模型是通过对图像描述的学习而得，在最近的 COCO 数据集比赛中获得了与 Microsoft Research 团队平分秋色的好成绩，并提供了一个基于 TensorFlow 开源的实现。

    Sep, 2016

  • 从展示到描述：深度学习图像字幕化综述

    本文综合研究图像描述中的视觉编码、文本生成、训练策略、数据集和评估指标等方面，量化比较多个相关的最前沿方法，以识别体系结构和训练策略中最具影响力的技术创新并探讨问题的许多变体和开放挑战，旨在为理解现有文献和强调计算机视觉和自然语言处理领域的未来方向提供工具。

    Jul, 2021

  • 新闻图片标题生成的视觉感知上下文建模

    新闻图像字幕生成的自动化方法通过设计面部命名模块和检索策略以优化视觉信息处理，并超越之前的最佳性能表现。

    Aug, 2023