画像キャプショニング

画像キャプショニングは、自然言語生成技術を使用して入力画像の内容を正確に説明することを目指しています。このタスクでは、コンピュータビジョンと自然言語処理の両分野の技術が統合され、通常はエンコーダー-デコーダーフレームワークを用いて画像情報を中間表現に変換し、その後それを解読して説明文に変換します。主要な評価指標にはBLEUとCIDERがあり、一般的に使用されるデータセットにはnocapsとCOCOがあります。画像キャプショニングは、視覚障害者への画像理解支援、自動コンテンツタグ付け、およびインテリジェントな画像検索などの分野で重要な応用価値を持っています。