Attention-Based Image Captioning Using DenseNet Features

Md Zakir Hossain*, Ferdous Sohel, Mohd Fairuz Shiratuddin, Hamid Laga, Mohammed Bennamoun

*المؤلف المقابل لهذا العمل

نتاج البحث: Conference contribution

3 اقتباسات (Scopus)

ملخص

We present an attention-based image captioning method using DenseNet features. Conventional image captioning methods depend on visual information of the whole scene to generate image captions. Such a mechanism often fails to get the information of salient objects and cannot generate semantically correct captions. We consider an attention mechanism that can focus on relevant parts of the image to generate fine-grained description of that image. We use image features from DenseNet. We conduct our experiments on the MSCOCO dataset. Our proposed method achieved 53.6, 39.8, and 29.5 on BLEU-2, 3, and 4 metrics, respectively, which are superior to the state-of-the-art methods.

اللغة الأصليةEnglish
عنوان منشور المضيفNeural Information Processing - 26th International Conference, ICONIP 2019, Proceedings
المحررونTom Gedeon, Kok Wai Wong, Minho Lee
ناشرSpringer
الصفحات109-117
عدد الصفحات9
رقم المعيار الدولي للكتب (المطبوع)9783030368012
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرPublished - 2019
منشور خارجيًانعم
الحدث26th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2019 - Sydney, Australia
المدة: ديسمبر ١٢ ٢٠١٩ديسمبر ١٥ ٢٠١٩

سلسلة المنشورات

الاسمCommunications in Computer and Information Science
مستوى الصوت1143 CCIS
رقم المعيار الدولي للدوريات (المطبوع)1865-0929
رقم المعيار الدولي للدوريات (الإلكتروني)1865-0937

Conference

Conference26th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2019
الدولة/الإقليمAustralia
المدينةSydney
المدة١٢/١٢/١٩١٢/١٥/١٩

ASJC Scopus subject areas

  • ???subjectarea.asjc.1700.1700???
  • ???subjectarea.asjc.2600.2600???

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Attention-Based Image Captioning Using DenseNet Features'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا