menu
{ "item_title" : "П", "item_author" : [" Каннаl", "Меен Р "], "item_description" : "Создание подписей к изображениям с помощью аудио стало сложной, но перспективной задачей в области глубокого обучения. В данной работе предлагается новый подход к решению этой задачи путем объединения конволюционных нейронных сетей (CNN) для извлечения признаков изображения и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для последовательного анализа аудио. В частности, мы используем предварительно обученные CNN, такие как VGG, для извлечения визуальных признаков из изображений и используем представления спектрограмм в сочетании с RNN, такими как LSTM или GRU, для обработки аудиовходов. Предлагаемая нами модель основывается не только на визуальном содержании изображений, но и на сопутствующих аудиосигналах. Мы оцениваем производительность нашей модели на эталонных наборах данных и демонстрируем ее эффективность в генерации связных и контекстуально релевантных подписей к изображениям с соответствующими аудиовходами. Кроме того, мы проводим анализ вклада каждой модальности в общую производительнос", "item_img_path" : "https://covers3.booksamillion.com/covers/bam/6/20/766/102/6207661028_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "47.00", "online_price" : "47.00", "our_price" : "47.00", "club_price" : "47.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
&#1055|Каннаl

П : одпись к изображению

local_shippingShip to Me
In Stock.
FREE Shipping for Club Members help

Overview

Создание подписей к изображениям с помощью аудио стало сложной, но перспективной задачей в области глубокого обучения. В данной работе предлагается новый подход к решению этой задачи путем объединения конволюционных нейронных сетей (CNN) для извлечения признаков изображения и рекуррентных нейронных сетей (RNN) для последовательного анализа аудио. В частности, мы используем предварительно обученные CNN, такие как VGG, для извлечения визуальных признаков из изображений и используем представления спектрограмм в сочетании с RNN, такими как LSTM или GRU, для обработки аудиовходов. Предлагаемая нами модель основывается не только на визуальном содержании изображений, но и на сопутствующих аудиосигналах. Мы оцениваем производительность нашей модели на эталонных наборах данных и демонстрируем ее эффективность в генерации связных и контекстуально релевантных подписей к изображениям с соответствующими аудиовходами. Кроме того, мы проводим анализ вклада каждой модальности в общую производительнос

This item is Non-Returnable

Details

  • ISBN-13: 9786207661022
  • ISBN-10: 6207661028
  • Publisher: Sciencia Scripts
  • Publish Date: June 2024
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.15 inches
  • Shipping Weight: 0.23 pounds
  • Page Count: 64

Related Categories

You May Also Like...

    1

BAM Customer Reviews