Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
Inspired by recent work in machine translation and object detection, we introduce an attention based model that automatically learns to describe the content of images. We describe how we can train this model in a deterministic manner using standard backpropagation techniques and stochastically by maximizing a variational lower bound. We also show through visualization how the model is able to automatically learn to fix its gaze on salient objects while generating the corresponding words in the output sequence. We validate the use of attention with state-of-the-art performance on three benchmark datasets: Flickr8k, Flickr30k and MS COCO.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- arXiv (Cornell University)
- Thématique
- Multimodal Machine Learning Applications
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Canadian Institute for Advanced ResearchUniversity of TorontoUniversité de Montréal
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceBenchmark (surveying)Artificial intelligenceVisualizationGazeObject (grammar)BackpropagationSalientSequence (biology)Object detectionMachine translationImage (mathematics)Artificial neural networkMachine learningComputer visionPattern recognition (psychology)
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui