40. 40
予備的検討:物体ラベルとしての文字 (1/2)
Open Images v4
(174万枚)
物体 ”person”
情景内単語 “police”
物体名
意味
情景内単語
意味
任意の物体名と
情景内単語の
共起確率がわかる
word2vec
カーネル
密度推定
person
police
person
police
security
共起
[竹下+, MIRU2019]
41. 41
予備的検討:物体ラベルとしての文字(2/2)
文字が書かれやすい
物体 top 10
rank word
1 direction
2 member
3 council
4 child
25 student
35 university
91 school
rank object word
1 car police
2 bus bus
3 man army
4 bus school
5 book one
6 book land
7 book new
8 tree park
9 person army
10 book book
rank word
1 ambulance
2 calculator
3 scoreboard
4 poster
5 scale
6 ruler
7 envelope
8 fax
9 bus
10 cream
物体と単語の
共起 top 10
バスにあって電車にない
単語の上位
[竹下+, MIRU2019]
42. 42
予備的検討: Scene Text Eraser
われわれがどれぐらい文字に支配されているかを知るために
[Nakamura+, ICDAR2017]
文字の
diminished reality!
45. 4545
言語と画像と文字
Q: 画像と文字と言語(意味)の境界がなくなると何ができるか?
Q: 文字&画像情報をつかって言語理解を深化できないか?
Mike “beware of dog“ (Frickr CreativeCommons, CC BY-SA 2.0)
“dog” 𝐯
文字認識
scene
text
2画像は関係あり
word
embedding
“bulldog”𝐯′
画像認識
(クラス名)
word
embedding
≅
SonnyandSandy “Hot and Cold in St. Clair, Missouri“ (Frickr CreativeCommons, CC BY-BY-NC-ND 2.0)
Hotは赤,coldは青で印字されること
が多いことを活かして,両単語の意味
的差異を強調できないか?
(今夕,生駒君が発表予定)