抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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高密度字幕は緻密な言語記述による画像理解のための新しく出現したコンピュータビジョン話題である。目標は密に画像から視覚的概念(例えば,オブジェクト,オブジェクト部品,およびそれらの相互作用)を検出し,短い記述句各を標識することである。問題に取り組む時に適切に取り組まなければならない高密度字幕の二つの重要な課題を明らかにした。最初に,各画像における高密度視覚概念アノテーションは高度にオーバーラップした標的領域に関連した各視覚概念の正確な局在化を困難にしている。第二に,視覚概念の大量は,外観だけではそれらの各々を認識する困難にしている。二新しいアイデア,関節推論と文脈融合に基づく,これらの二課題を緩和するための新しいモデルパイプラインを提案した。系統的方法でこのモデルアーキテクチャを設計し,構造の変化を評価した。,コンパクトで効率的な,最終モデルは従来の最良のアルゴリズムに比べて73%の相対的利得をもつ高密度字幕のための視覚的ゲノム[23]上で最先端技術レベルの精度を達成した。定性的実験も高密度字幕におけるこのモデルの意味的能力を明らかにした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】