Автоматически созданная подпись: «Человек тянется вверх за открытым зонтиком».Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org
Ученые из Стэнфордского университета создали программу, которая способна описывать содержание фотографий связными предложениями. В качестве исходных данных требуется только изображение, а на выходе алгоритм выдает текст, например «Мужчина в черной футболке играет на гитаре». Описание работы приводится в препринте на arXiv.org (последняя редакция манускрипта была добавлена 14 апреля, однако СМИ обратили на него внимание только сейчас).
Ученые разбили задачу на две стадии. Сперва подпрограмму учили находить на фотографиях участки, соответствующие словам из уже созданного текстового описания. После этого другую подпрограмму обучали подбирать описательные слова к разным регионам фотографии и затем объединять их в предложения.
Для реализации обоих стадий алгоритма ученые использовали искусственные нейронные сети. Их обучали на подборках фотографий Flickr8K, Flickr30K и MSCOCO, в которых почти 150000 снимков были подписаны при помощи краудсорсинговой платформы Amazon Mechanical Turk.
После обучения нейронных сетей авторы тестировали работу алгоритма на фотографиях, которых не было в тренировочной базе. Результаты эксперимента ученые сравнивали с аналогичными программами. В качестве критериев использовалась степень соответствия с подписями, которые были созданы людьми.
«Девочка стоит рядом со столом держа зубную щетку
зубную пасту и машинку Lego».
«Две молодые девушки обнимаются одна одета
в велошлем с велосипедистами на фоне».
Автоматическая подпись: «Две молодые девушки обнимаются одна одета в велошлем с велосипедистами на фоне». Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org
2/2 Оказалось, что новая программа показала лучшие результаты по всем использованным критериям. Авторы также выложили большую базу результатов в открытый доступ и предложили всем желающим убедиться в качестве работы алгоритма.
Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий текст или теги оттуда. Алгоритм из новой работы оказался более эффективен.
2/2 Оказалось, что новая программа показала лучшие результаты по всем использованным критериям. Авторы также выложили большую базу результатов в открытый доступ и предложили всем желающим убедиться в качестве работы алгоритма.
Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий текст или теги оттуда. Алгоритм из новой работы оказался более эффективен.
