Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/100446
Título : | Deep learning for image captioning: an encoder-decoder architecture with soft attention |
Autoría: | Gómez Martínez, Mario |
Director: | Casas-Roma, Jordi ![]() |
Tutor: | Bosch Rue, Anna |
Resumen : | El subtitulado automático de imágenes, la tarea de producir automáticamente una descripción en lenguaje natural para una imagen, tiene el potencial de ayudar a las personas con discapacidades visuales a explicar las imágenes mediante sistemas de conversión de texto a voz. Sin embargo, el subtitulado preciso de imágenes es una tarea desafiante que requiere integrar y avanzar en la intersección de los campos de procesamiento de lenguaje natural y visión por computador. Este trabajo pretende desarrollar un modelo basado en redes neuronales y aprendizaje profundo para la generación automática de descripciones de imágenes. |
Palabras clave : | subtitulado de imágenes aprendizaje profundo redes neuronales artificiales |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 28-jun-2019 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ ![]() |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
magomarTFM0619memory.pdf | Memory of TFM | 7,85 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Comparte:


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons