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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Scalable Knowledge-Aware Image Caption Generation

Description du projet

Un outil de pointe pour améliorer le sous-titrage des images

Les systèmes de sous-titrage d’images sont limités car ils dépendent fortement du contenu visuel. Cela explique pourquoi les légendes générées ne sont généralement que descriptives et négligent les informations essentielles à la compréhension de l’image. Le projet ROCAP, financé par l’UE, vise à introduire un outil de sous-titrage au profit de domaines tels que la géographie, la radiologie et l’histoire de l’art, où les légendes doivent inclure des informations qui ne peuvent être obtenues uniquement à partir des images. ROCAP étudiera la possibilité d’appliquer la méthode de sous-titrage développée dans un projet précédent au sous-titrage en imagerie médicale et en histoire de l’art. En collaborant avec des experts dans ces domaines, le projet spécifiera un système de sous-titrage pratique, l’appliquera en tant qu’outil libre d’accès, et le testera dans des conditions réelles.

Objectif

Image captioning is the process of mapping a visual scene to a short textual description. Automating this process is vital for many computer applications, including information retrieval from visual data, computerized assistance to visually impaired people, and automatic tour guiding. State-of-the-art captioning systems are limited by their heavy reliance on visual contents. As a result, generated captions are often purely descriptive and miss important information that is needed in order to understand the image. This PoC project develops a captioning tool that will be useful for knowledge-intensive areas like Geography, Radiology or Art History, where captions need to include information that cannot be extracted from images alone. It builds on results of the ROCKY ERC AdG project, whose innovative captioning system integrates external knowledge into the captioning process. This allowed the ROCKY project to employ standard methods of image captioning, with a deep convolutional neural network (CNN) for image understanding and a Transformer network for language generation. Thanks to the external knowledge integration, the ROCKY captioning prototype gets substantially closer to human-generated captions than standard captioning systems that do not take external knowledge into account. This PoC project will use this result by implementing a knowledge-aware captioning system that is scalable for practical purposes. The project examines the feasibility of the ROCKY captioning method for Medical Imaging and Art History and implements it for one of these domain as a use case. The project will engage with experts in these domains, specify a practical captioning system, implement it as an open-source tool and test it in realistic situations. The anticipated value of this effort is in the development of a general method that would allow one open-source platform to be multi-purpose, thereby cost-effectively adjustable to needs of different domains.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-POC2

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSITEIT UTRECHT
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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