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
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024