Detta papper studerar generation av beskrivande meningar från tätt kommenterade bilder. Tidigare arbete studerade generation från automatiskt upptäckt visuell information men producerade en begränsad klass av meningar, hindras av för närvarande opålitligt erkännande av aktiviteter och attribut. Istället samlar vi mänskliga kommentarer om objekt, delar, attribut och aktiviteter i bilder. Dessa kommentarer gör det möjligt för oss att bygga en betydligt mer omfattande modell av språkgeneration och låta oss studera vilken visuell information som krävs för att generera mänskliga-liknande beskrivningar. Experiment visar hög kvalitet produktion och att aktivitet annoteringar och relativ rumslig placering av objekt bidrar mest till att producera högkvalitativa meningar.
Jämfört undersöker REF rollen av objekt, attribut och åtgärd klassificering annoteringar för att generera mänskliga-liknande beskrivningar.
See No Evil, Say No Evil: Description Generation from Densely Labeled Images
{'venue': '*SEM@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}