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J-GLOBAL ID：201802249750287497   整理番号：18A0137154

フレーズ接地のためのコンテキストポリシーを用いた問い合わせ誘導回帰ネットワーク【Powered by NICT】

Query-Guided Regression Network with Context Policy for Phrase Grounding

著者 (3件)： Chen Kan ,  Kovvuri Rama ,  Nevatia Ram
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 824-832  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像のテキスト記述が与えられた時,句接地記述における質問句による参照画像内の物体を局在した。最新技術に基づく手法では各質問の関連性に基づいて提案のセット,独立した提案発生システムの性能によって制限されるをランク付け問題を取り上げ,記述における文脈から有用な手がかりを無視している。本論文では,性能限界を破るための空間回帰法を採用し,さらに意味的文脈情報を活用するための強化学習法を導入した。提案世代ネットワーク(PGN),質問誘導回帰ネットワーク(QRN)と文脈政策ネットワーク(CPN)を学習する併用した文脈政策(QRC Net)を持つ新しい質問誘導回帰ネットワークを提案した。実験はQRCネットは二種類のポピュラーなデータセット:Flickr30KエンティティとReferitゲームに精度の顕著な改善を提供し,それぞれ最先端で14.25%及び17.14%の増加を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *接地 ,  *ネットワーク ,  画像 ,  等級づけ ,  強化学習 ,  ゲーム
準シソーラス用語： エンティティ ,  文脈情報 ,  参照画像 ,  句 ,  *テキスト ,  *フレーズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： フレーズ ,  接地 ,  コンテキスト ,  問い合わせ ,  誘導