Vi undersöker användningen av ett kunskapsdiagram, som fångar allmän eller allmän kunskap, för att öka den information som extraheras från bilder med de senaste metoderna för bildtextning. Vi jämför prestandan hos bildtextsystem som mäts av CIDER-D, en prestandamått som är uttryckligen utformad för att utvärdera bildtextsystem, på flera referensdatauppsättningar såsom MS COCO. Resultaten av våra experiment visar att varianterna av de toppmoderna metoderna för bildtextning som utnyttjar den information som utvinns ur kunskapsgrafer i stort sett kan överträffa dem som enbart förlitar sig på den information som utvinns ur bilder.
CNet-NIC REF innehåller kunskapsgrafer för att förstärka information som extraheras från bilder för bildtextning.
Improving Image Captioning by Leveraging Knowledge Graphs
{'venue': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}