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J-GLOBAL ID：202102263233315760   整理番号：21A0673342

SVGAN:画像捕獲のための半教師つき生成敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

SVGAN: Semi-supervised Generative Adversarial Network for Image Captioning

著者 (4件)： Zhang Yi (Chengdu University of Technology, College of Information Science and Technology,Chengdu,China) ,  Zeng Wei (Chengdu University of Technology, College of Information Science and Technology,Chengdu,China) ,  He Gangqiang (Chengdu University of Technology, College of Information Science and Technology,Chengdu,China) ,  Liu Yueyuan (Chengdu University of Technology, College of Information Science and Technology,Chengdu,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TOCS  ページ： 289-292  発行年： 2020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： 画像キャプティングは,コンピュータが人間のような画像のコンテンツを自然に記述することを可能にするタスクであり,さらに,コンピュータビジョンと自然言語処理の2つの異なる主要な研究分野を含む。本論文では,新しい画像キャプテーションシステムを提案し,それは野生における画像を自動的に記述することの課題に対処することができた。最先端のキャプションフレームワークの上に,著者らは,広範囲の視覚概念を捕えるために深い視覚検出器を設計し,グラフ埋込みによるGAN(General Adversarial Network)を開発し,野生画像のための正確な文章を生成した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  *ネットワーク ,  自然言語処理 ,  *捕獲 ,  検出器 ,  コンピュータビジョン ,  コンピュータ ,  コンテンツ
準シソーラス用語： キャプション ,  グラフ埋込み , 【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 (3件)： 捕獲 ,  教師 ,  敵対