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Sous-titrage automatique des images

Application qui génère du texte à partir d'images

von Vijayputra, Shantam   (Autor)

L'automatisation du sous-titrage, c'est-à-dire la création de la description linguistique d'une image à l'aide de n'importe quel traitement du langage naturel, est une tâche difficile. Il faut avoir une bonne maîtrise du traitement de l'image et du traitement du langage naturel. Ce livre traite des différentes techniques disponibles qui servent de modèle pour le sous-titrage des images. Les progrès de la technologie en termes de reconnaissance d'objets et d'apprentissage machine ont beaucoup amélioré les performances du modèle de sous-titrage d'images ces dernières années. En plus de cela, nous allons essayer d'aborder les différentes techniques et algorithmes pour construire ce modèle. En fin de compte, l'évaluation du modèle joue un rôle important qui sera utile pour déterminer quel algorithme convient le mieux au scénario. Il existe des techniques qui peuvent être utilisées pour évaluer les performances telles que la matrice de confusion, le f1-score mais dans ce cas, les données sont basées sur le langage naturel donc sur le fait qu'il existe un certain type spécial de technologie qui peut être utilisé comme Microsoft COCO et Flickr30K.

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Produktbeschreibung

L'automatisation du sous-titrage, c'est-à-dire la création de la description linguistique d'une image à l'aide de n'importe quel traitement du langage naturel, est une tâche difficile. Il faut avoir une bonne maîtrise du traitement de l'image et du traitement du langage naturel. Ce livre traite des différentes techniques disponibles qui servent de modèle pour le sous-titrage des images. Les progrès de la technologie en termes de reconnaissance d'objets et d'apprentissage machine ont beaucoup amélioré les performances du modèle de sous-titrage d'images ces dernières années. En plus de cela, nous allons essayer d'aborder les différentes techniques et algorithmes pour construire ce modèle. En fin de compte, l'évaluation du modèle joue un rôle important qui sera utile pour déterminer quel algorithme convient le mieux au scénario. Il existe des techniques qui peuvent être utilisées pour évaluer les performances telles que la matrice de confusion, le f1-score mais dans ce cas, les données sont basées sur le langage naturel donc sur le fait qu'il existe un certain type spécial de technologie qui peut être utilisé comme Microsoft COCO et Flickr30K. 

Autoreninfo

Vijayputra, Shantam
Je suis n‚ … Bihar (Inde), car j'ai appris en moi que je suis bon en math‚matiques et la raison pour laquelle je l'aime parce que je peux le relier … la situation r‚elle et … sa solution. J'ai donc d‚velopp‚ mes comp‚tences et essay‚ d'utiliser, donc la connaissance du ML et de l'analyse des donn‚es est venue dans mon int‚rˆt. 

Mehr vom Verlag:

Editions Notre Savoir

Mehr vom Autor:

Vijayputra, Shantam

Produktdetails

Medium: Buch
Format: Kartoniert
Seiten: 60
Sprache: Französisch
Erschienen: Juli 2020
Maße: 220 x 150 mm
Gewicht: 107 g
ISBN-10: 620086439X
ISBN-13: 9786200864390

Herstellerkennzeichnung

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KNO-MS: 97

KNOABBVERMERK: 2020. 60 S. 220 mm
Einband: Kartoniert
Sprache: Französisch
Beilage(n): Paperback

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