AI画像キャプション | AIイマージョン1：1プログラム

AI画像キャプション | AIイマージョン1：1プログラム

目次

1. はじめに
2. プロジェクトの概要
3. プロジェクトのデータセット
4. ニューラルネットワークのアーキテクチャ
   • 4.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造
   • 4.2 全結合層
   • 4.3 リカレントニューラルネットワーク（RNN）
5. Inception V3モデル
6. LSTMモデル
7. データ前処理と学習
8. BLEUスコア
9. デモ
10. まとめ

はじめに

この記事では、私の画像キャプションプロジェクトについて説明します。このプロジェクトでは、ユーザーが与えた任意の画像に対して、アプリが画像の内容に関するキャプションを出力します。そのために、KaggleのFlickr 8kデータセットから画像とキャプションを収集しました。

プロジェクトの概要

プロジェクトでは、8000枚の画像と各画像に対して5つのキャプションがあります。これらのキャプションは、画像のラベルとして機能します。例えば、下に表示されている画像の左側には5つのキャプションがあります。

私はデータセット全体を6000枚の画像からなるトレーニングセットと1000枚の画像からなるテストセットに分割しました。また、データセットには合計約8500個の単語があります。

プロジェクトのデータセット

私はFlickr 8kデータセットを画像とキャプションの別々のフォルダに分け、それらを互いに対応させました。これにより、画像のキャプションをキーとし、それに対応する5つのキャプションを値とする辞書を作成しました。

ニューラルネットワークのアーキテクチャ

私たちは、このプロジェクトで2つの主要なニューラルネットワークアーキテクチャを使用しました。まず、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のInception V3モデルを使用しました。これは、画像から特徴を抽出するために使用されるモデルです。

4.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造

CNNのアーキテクチャは、畳み込み層、プーリング層、全結合層から構成されています。畳み込み層では、フィルタが画像から特徴を抽出します。最も重要なパラメータは、カーネルのサイズとストライドです。プーリング層では、空間サイズを縮小してネットワークのパラメータと計算量を減らします。全結合層では、前の層と完全に接続されたユニットがあります。

4.2 全結合層

全結合層は、前の層と完全に接続されたユニットから構成されています。これは、通常のニューラルネットワークと同様の構造です。

4.3 リカレントニューラルネットワーク（RNN）

RNNは、長短期記憶ユニット（LSTM）から成る再帰型ニューラルネットワークです。LSTMは、セル、入力ゲート、出力ゲート、忘却ゲートから構成されています。これらのゲートとセルの間には接続があります。

Inception V3モデル

Inception V3は、画像から特徴を抽出するために使用される畳み込みニューラルネットワークモデルです。その特徴は、フラットな配列の形で表されます。

LSTMモデル

LSTMモデルは、キャプションデータを処理するために使用されます。これは、単語の使用と頻度に基づいてキャプションデータを入力として受け取ります。出力はデコーダに設定され、画像の特徴とLSTMが抽出した情報を関連付けます。

データ前処理と学習

データ前処理では、画像を299×299×3のピクセル表現に変換しました。トレーニングデータのキャプションからは、出現頻度が10回以上ある単語だけを考慮しました。語彙数は1651に減少しました。単語の埋め込みにはGloVeを使用し、40万個の単語ベクトルを見つけました。

BLEUスコア

モデルの評価には、BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）スコアを使用しました。BLEUスコアは、候補と参照の翻訳を比較し、一致した数を数えます。一致度が高いほどスコアが高くなります。

デモ

以下は、いくつかの画像を使用したデモの一部です。

1. 画像1: 男性が黒いシャツを着てベンチに座っています。
2. 画像2: 黒いシャツを着た男性と一緒に立っている人物の隣に立っています。
3. 画像3: 人々がテーブルで書いています。
4. 画像4: 黒いシャツを着た男性が本を読んでいます。

このデモでは、アプリケーションはさらに改良でき、様々なユースケースでより正確なキャプションを生成できます。例えば、医療画像のキャプショニング、物語作り、視覚的に支援が必要な人のサポート、仮想アシスタントなどです。

まとめ

この記事では、私の画像キャプションプロジェクトについて詳しく説明しました。データセットの収集、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、学習など、プロジェクトの概要を紹介しました。また、デモを通じて具体的な結果も示しました。このプロジェクトにより、画像に関する自動的なキャプショニングが可能となり、様々な利用方法が期待されています。

Highlights

• 画像キャプションプロジェクトについて
• データセットの収集と前処理
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）のアーキテクチャ
• Inception V3モデルとLSTMモデルの使用
• BLEUスコアによる評価
• 画像キャプションのデモ

FAQ

Q: このプロジェクトはどのような用途に使用できますか？ A: 医療画像のキャプショニング、物語作り、視覚的に支援が必要な人のサポート、仮想アシスタントなど、様々な用途に使用できます。

Q: キャプションの精度はどのように評価されますか？ A: BLEUスコアによってキャプションの精度が評価されます。

Q: トレーニングセットとテストセットの割合は何ですか？ A: トレーニングセットは6000枚の画像、テストセットは1000枚の画像です。

Q: 使用されるニューラルネットワークアーキテクチャは何ですか？ A: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のInception V3モデルとリカレントニューラルネットワーク（RNN）のLSTMモデルが使用されます。

Q: 画像キャプションプロジェクトはどのように評価されますか？ A: 実際の画像を使用してデモを行い、生成されたキャプションの正確さを評価します。

リソース

• Kaggle
• Flickr 8k Dataset