Vi presenterar en icke-parametrisk densitetsberäkningsteknik för bildtextgenerering. Datadrivna matchningsmetoder har visat sig vara effektiva för en mängd komplexa problem i Computer Vision. Dessa metoder minskar ett inferensproblem för en okänd bild till att hitta en befintlig märkt bild som är semantiskt lik. Men relaterade metoder för bildtextgenerering (Ordonez et al., 2011; Kuznetsova et al., 2012) hindras av bullriga uppskattningar av visuellt innehåll och dålig anpassning mellan bilder och mänskligt skrivna bildtexter. Vårt arbete tar itu med denna utmaning genom att uppskatta en ordfrekvens representation av det visuella innehållet i en frågebild. Detta gör att vi kan kasta bildtext generation som ett extraordinärt summering problem. Vår modell överträffar starkt två toppmoderna kaptionssystem enligt mänskliga bedömningar av bildtextrelevans.
REF formulerat bildtextöverföring som ett problem med utvinningssammanfattning och föreslagit att utföra omplaceringen steg med hjälp av ett ord frekvensbaserade representationer av bildtexter.
Nonparametric Method for Data-driven Image Captioning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}