2024年3月10日～3月14日に、アテネ, ギリシャ／オンライン（ハイブリッド）にて開催された「The Thirteenth International Conference on Intelligent Systems and Applications(INTELLI 2024)」において本研究室の阿部 晃平さん（修士2年）が「Best Paper Award」を受賞しました。
[The Thirteenth International Conference on Intelligent Systems and Applications(INTELLI 2024)][INTELLI2024 Awards]
◆ Kohei Abe, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Generation of Captions Highlighting the Differences between a Clothing Image Pair with Attribute Prediction
Abstract:
Detailed information for comparisons between products is necessary in consumers’ product purchasing process, especially during the information search and choice evaluation phases. However, conventional product descriptions, which are the main source of information, tend to focus only on the product in question, and thus do not adequately express the differences between products. To solve this problem, garments are treated as target products, and a caption-generation method that emphasizes the differences between pairs of garment images using a deep-learning model for image caption-generation is proposed and its effectiveness verified. The proposed method selects and outputs captions that express differences in features from a set of captions generated for input-garment image pairs. Subject experiments confirmed that the proposed method accurately represented the feature differences between garments and provided useful information for consumers to compare garments. In particular, the proposed method is highly effective for garment pairs with similar features.
阿部 晃平, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲：属性推定を用いた衣服画像ペア間の差異を強調したキャプションの生成
概要：
消費者の商品購入過程において，特に情報探索および選択肢の評価の段階では，商品間の比較のための詳細な情報が必要である．しかし，主要な情報源である従来の商品紹介文は，対象商品のみに焦点を当てて作成されるため，商品間の違いを十分に表現できない傾向がある．この問題を解決するため，本研究では特に衣服を対象とし，画像キャプション生成を行う深層学習モデルを用いた，衣服画像ペアの差異を強調するキャプション生成手法を提案し，その有効性を検証した．この手法では，入力された衣服画像ペアに対して生成されたキャプション集合の中から，特徴の差異を表現したキャプションを選択し出力する．被験者実験により ，提案手法が衣服間の特徴の差異を正確に表現し，消費者の衣服比較に有益な情報を提供することが確認された．特に，特徴が類似している衣服ペアにおいて，提案手法の有効性が高いことが確認された．
― 阿部さんのコメント
この度、INTELLI 2024においてBest Paper Awardを受賞できたことを大変光栄に思います。
この学会は私にとって初めての国際会議であり、英語でのプレゼンテーションも初めての経験でした。
アテネの活気ある環境と、世界中から集まった研究者たちとの交流を通じて、多くの刺激を受けることができました。
常に支えてくださった指導教員の先生方へ深く感謝いたします。
この経験を土台に、今後も研究を進め、新たな成果を積み重ねていく所存です。
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