APRENDIZADO PROFUNDO BASEADO EM CNN-LSTM PARA LEGENDAGEM AUTOMÁTICA DE IMAGENS - Ribeiro, Maria Vitória Sousa; Nogueira, Tiago do Carmo; Junior, Gelson da Cruz; Vinhal, Cássio Dener Noronha; Ullmann, Matheus Rudolfo Diedrich; Ferreira, Deller James; Carvalho, Caio Henrique Rodrigues; Santana, Danyele de Oliveira (ARACÊ, 2024)
A evolução da Visão Computacional e Aprendizado de Máquina permite que técnicas de descrição de imagens em linguagem natural sejam mais eficientes e precisas, por meio de redes neurais profundas. Este estudo utilizou uma estrutura codificador-decodificador para identificação e legendagem de objetos, através de uma imagem de entrada. O modelo proposto utilizou as arquiteturas VGG16 e Inception-V3 como codificadores e LSTM como decodificador. Para a realização dos experimentos, foi utilizado o conjunto de dados Flickr8k, possuindo 8.000 imagens. O modelo foi avaliado pelas métricas Bleu, Meteor, CIDEr e Rouge. Alcançando 58,40% de precisão conforme a métrica Bleu, garantindo assim descrições compreensíveis para o ser humano.