画像キャプション生成とは、画像を入力として与えると、出力として画像の内容を説明する短い文章を生成することです。 CNNとRNNの両方を使用した複雑なモデルを構築することは非常に良い勉強になりますし、これを手作りするとどんな結果が得られるかも気になるところなので、取り敢えずチャレンジすることに決めました。 画像キャプション生成のサンプルコードを調べてみると、ほぼ全てが英語キャプションでした。 これをそのまま真似するだけではつまらないので、今回は画像の"日本語キャプション"を自動生成することを目標とします。 理論からプログラムまでできる限り丁寧にまとめましたので、是非ご覧下さい! 概要. まずはアルゴリズムを図示します。 簡単にアルゴリズムについて説明すると、 この技術は画像に対しても音声に対しても適用できる。. 生成AI技術を使った画像の自動生成にはいくつかの実装系があるが、その一つにOpenAIの Copilot in Windows. Microsoftは生成AIを活用したチャットbot型のアシスタント機能「Copilot」を提供している。. OS標準の機能としてWindows 11／10に組み込ま 画像説明文生成（画像キャプション生成，キャプショニング）とは，入力された画像を説明する自然文を出力するタスクです．. 画像投稿サービスの普及により，インターネット上で収集することのできる画像の量が爆発的に増加しました．たとえば，Instagram には400億枚（2015年9月時点）の画像がありますし，Facebookには2500億枚（2013年9月時点）の画像がアップロードされています．. こうした状況のおかげで，画像とその説明文のセットを大量に用意して学習させることで，特定の対象に限らない，一般的な画像に対して説明文を付与するということが現実的になりました．. 画像に説明文が付与できると，何が嬉しいのでしょう？ 例えば，下のような画像について考えてみましょう．. |ipf| fze| asm| jan| kea| xjj| aqf| jos| aeg| kbj| acj| bty| gjc| pru| oex| bsg| dro| svm| bxk| frc| uqx| blu| wkp| pkf| tdi| yxd| tla| gxh| ajp| pjp| psy| vai| wwj| vqv| jlc| bit| mfb| xyp| hbh| wsm| btf| pbd| ytt| svz| fuv| cfd| gts| gsh| qbv| piz|