KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Transformer를 이용한 이미지 캡션 생성 |
| 영문제목(English Title) |
Image Caption Generation using Transformer |
| 저자(Author) |
이지은
박진욱
박찬희
홍정수
박상현
Jieun Lee
Jinuk Park
Chanhee Park
Jungsoo Hong
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0542 ~ 0544 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이미지 캡션 생성 기술이란 이미지를 설명하는 캡션을 자동으로 생성해내는 기술을 뜻한다. 기존의 이미지 캡션 생성 연구는 Convolutional Neural Network(CNN)을 통해 이미지 정보를 인코딩하고 Recurrent Neural Network(RNN)을 통해 캡션을 생성하는 인코더-디코더 구조를 갖는다. RNN은 순차적인 특성을 갖기 때문에 문장이 길어질수록 훈련시간이 증가한다. 본 논문은 RNN을 사용하지 않고 Multi-head 주의 집중 구조를 활용하는 Transformer를 적용함으로써 이미지의 내용을 보다 정확하게 포착하고 병렬처리가 가능하도록 하였다. MSCOCO 데이터 집합을 이용하여 비교 실험을 통해 기존 RNN을 사용하는 연구보다 개선된 성능을 입증하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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