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
- Kiểm soát giao dịch với người có liên quan theo Luật Các tổ chức tín dụng năm 2024
- Quyền tự bảo vệ nhãn hiệu trên sàn giao dịch thương mại điện tử và kiến nghị hoàn thiện pháp luật
- Xác định nơi thành lập của doanh nghiệp thương mại điện tử xuyên biên giới - Thách thức và giải pháp
- Một số kiến nghị hoàn thiện pháp luật Việt Nam về lạm dụng vị trí thống lĩnh thị trường
- Một số kinh nghiệm của Trung Quốc về tuyển chọn, bổ nhiệm thẩm phán, kiểm sát viên và luật sư