Automatické generování obrázků a jejich využití jako trénovacích dat
| Název práce v češtině: | Automatické generování obrázků a jejich využití jako trénovacích dat |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Automatic generation of images and their usage as training data |
| Klíčová slova: | generování obrázků, zpracování přirozeného jazyka, image captioning |
| Klíčová slova anglicky: | image generation, natural language processing, image captioning |
| Akademický rok vypsání: | 2019/2020 |
| Typ práce: | bakalářská práce |
| Jazyk práce: | čeština |
| Ústav: | Ústav formální a aplikované lingvistiky (32-UFAL) |
| Vedoucí / školitel: | Mgr. Rudolf Rosa, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 20.09.2019 |
| Datum zadání: | 01.11.2019 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 11.11.2019 |
| Datum a čas obhajoby: | 07.07.2020 09:00 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 03.06.2020 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 03.06.2020 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 07.07.2020 |
| Oponenti: | Mgr. Jindřich Helcl, Ph.D. |
| Zásady pro vypracování |
| Cílem bakalářské práce bude řešení problému automatického generování obrázků. Vstupem je věta v přirozeném jazyce popisující daný obrázek a výstupem je vygenerovaný obrázek, který by měl co nejvíce odpovídat zadané vstupní větě. Vstup bude v anglickém jazyce.
Generování obrázků bude probíhat na základě pravidel. Věta bude rozebrána podle určitých vzorů a vztahů mezi slovy, a následně bude vygenerován obrázek složený z jednotlivých malých obrázků, odpovídající vstupnímu popisu. Jednotlivé obrázky se budou stahovat z internetu pomocí REST API. Vzniklá aplikace se následně použije jako generátor obrázků pro trénování neuronové sítě pro úlohu image captioningu, tj. automatického generování popisků k obrázkům. Součástí práce bude zhodnocení, zda trénování na takto uměle vytvořených datech zlepšuje kvalitu image captioningu. |
| Seznam odborné literatury |
| - STRAKA, Milan; HAJIČ, Jan; STRAKOVÁ, Jana. UDPipe: trainable pipeline for processing CoNLL-U files performing tokenization, morphological analysis, POS tagging and parsing. In: Proceedings of the tenth international conference on language resources and evaluation (LREC 2016). 2016. p. 4290-4297.
- PLUMMER, Bryan A., et al. Flickr30k entities: Collecting region-to-phrase correspondences for richer image-to-sentence models. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015. p. 2641-2649. - XU, Kelvin, et al. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention. In: International conference on machine learning. 2015. p. 2048-2057. - MANSIMOV, Elman, et al. Generating images from captions with attention. arXiv preprint arXiv:1511.02793, 2015. - ZHANG, Han, et al. Stackgan: Text to photo-realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017. p. 5907-5915. - Flickr API documentation. https://www.flickr.com/services/api/ - C# Guide. https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/ |