Empirical study of feature extraction approaches for image captioning in Vietnamese
Tác giả: Khang Nguyen
Số trang:
P. 327-346
Tên tạp chí:
Tin học & Điều khiển học
Số phát hành:
V.38-N.4
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Grid features, region features, image captioning, Viecap4h, uit-viic, faster R-CNN, cascade R-CNN, grid R-CNN, Vinvl
Chủ đề:
Computer science
Tóm tắt:
This study focus on the image captioning problem in Vietnamese. Indetail, an empirical study of grid-based and region-based feature extraction approaches using currentstate-of-the-art object detection methods is investigated to explore the suitable way to represent theimages in the model space. Each feature type represents images, and the image captioning task istrained using the Transformer-based model. The effectiveness of different feature types is exploredon two Vietnamese datasets: UIT-ViIC and VieCap4H, the two standard benchmark datasets. Theexperimental results show crucial insight into the feature extraction task for image captioning inVietnamese.
Tạp chí liên quan
- Kế toán khi thay đổi lợi ích của nhà đầu tư trong công ty liên doanh và công ty liên kết theo Chuẩn mực quốc tế số 28
- Các yếu tố tác động tới quản trị tài chính các trường đại học công lập trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
- Liên kết vùng trong phát triển du lịch tỉnh Lào Cai: Thực trạng và giải pháp
- Tác động của chất lượng môi trường thể chế quốc gia đến khu vực kinh tế có vốn FDI tại các nền kinh tế mới nổi - Vai trò điều tiết của sự phát triển tài chính
- Đánh giá thị giác của trẻ cận thị sử dụng tròng kính vi thấu kính phi cầu bậc cao