Система анотування зображень на основі байєсівських рекурентних нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магiстерська дисертацiя: 82 с., 19 рис., 21 табл., 2 додатки та 47 дже-
рел.
Об’єкт дослiдження: автоматичне анотування зображень.
Мета роботи: розробка системи автоматичного анотування зображень,
що здатна видiляти об’єкти у зображеннi та зв’язки мiж ними та вiдобража-
ти їх у змiстовному пiдписi природною мовою.
Метод дослiдження: модель, що поєднує технiки комп’ютерного зору
та обробки природної мови.
У данiй роботi було дослiджено пiдхiд до проблеми анотування зо-
бражень, який поєднує глибокi нейроннi мережi для розпiзнавання образiв
з рекурентними нейронними мережами для генерування мови. Було прове-
дено порiвняння можливих складових частин та характеристик моделi та
обрано її оптимальну структуру. Крiм того, було проведено порiвняльний
аналiз метрик, якi використовуються для оцiнювання якостi описiв, якi ге-
неруються моделлю. Модель було навчено на вибiрцi Flickr-8k.
Навчання моделi, використовуючи традицiйний алгоритм зворотного
поширення помилки, було порiвняно з розглядом моделi як байєсiвської
нейронної мережi та її тренуванням, використовуючи байєсiвське зворотне
поширенння помилки. Отриманi результати показують перевагу останнього
пiдходу. Вони є також порiвнюваними з сучасними науковими досягнення-
ми, враховуючи практичнi обмеження при їх отриманнi.
Отримана в результатi навчена модель була включена у програмний
продукт, що надає анотацiї заданих зображень. Це є практичним результа-
том дисертацiї, який може бути трактованим як демонстрацiя концепцiї, але
також мати деякi безпосереднi застосування.
Опис
Ключові слова
анотування зображень, парадигма кодувальник-декодувальник, згорткові нейронні мережі, довга короткочасна пам'ять, байєсівське зворотне поширення помилки, метрики, image captioning, convolutional neural networks, long short-term memory, encoder-decoder paradigm, bayesian neural networks, bayes by backprop, metrics
Бібліографічний опис
Гур'янов, О. І. Система анотування зображень на основі байєсівських рекурентних нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Гур'янов Олександр Ігорович. – Київ, 2018. – 82 с.