[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"detail-sidebar-cat-0-en-105":3,"doc-seo-290633-105":59,"doc-detail-290633-en":130},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",[7,13,18,23,28,33,38,43,48,51,55],{"id":8,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":10,"show_sort_weight":11,"slug":12},1,"Document","Story & Novel",90,"story-novel",{"id":14,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":15,"show_sort_weight":16,"slug":17},2,"Literature",80,"literature",{"id":19,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":20,"show_sort_weight":21,"slug":22},4,"Exam",70,"exam",{"id":24,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":25,"show_sort_weight":26,"slug":27},5,"Comic",60,"comic",{"id":29,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":30,"show_sort_weight":31,"slug":32},6,"Technology",50,"technology",{"id":34,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":35,"show_sort_weight":36,"slug":37},7,"Healthcare",40,"healthcare",{"id":39,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":40,"show_sort_weight":41,"slug":42},8,"Research & Report",30,"research-report",{"id":44,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":45,"show_sort_weight":46,"slug":47},9,"Religion & Spirituality",20,"religion-spirituality",{"id":46,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":49,"show_sort_weight":46,"slug":50},"World Cup","world-cup",{"id":52,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":53,"show_sort_weight":52,"slug":54},10,"Lifestyle","lifestyle",{"id":56,"doc_module":4,"doc_module_name":9,"category_name":57,"show_sort_weight":24,"slug":58},19,"General","general",{"code":4,"msg":60,"data":61},"ok",{"site_id":62,"language":63,"slug":64,"title":65,"keywords":66,"description":67,"schema_data":68,"social_meta":123,"head_meta":125,"extra_data":127,"updated_unix":129},105,"lt","image-captioning-using-machine-learning-techniques","Vaizdų antraščių kūrimas naudojant mašininio mokymosi metodus","","Vaizdų antraščių kūrimas sprendžia kasdienių ir profesinių užduočių poreikį automatizuoti teksto generavimą prie vaizdinių medžiagų. Darbe siekiama pritaikyti mašininio mokymosi metodus vaizdų antraščių uždaviniui: įvertinti ir palyginti gautus rezultatus bei sukurti antraštes lietuvių kalba. Naudojamos kraštų radimu pagrįstos konvoliucinės neuroninės tinklų ir dvikrypčių rekurentinių tinklų architektūros. Eksperimentai atliekami su Flickr8k, Flickr30k ir MS COCO, vertinimui taikomos BLEU, METEOR, ROUGE-1 ir ROUGE-L metrikos, įskaitant lietuvių kalbos variantą.",{"@graph":69,"@context":122},[70,84,105],{"@type":71,"itemListElement":72},"BreadcrumbList",[73,77,79,82],{"item":74,"name":75,"@type":76,"position":8},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":78,"name":9,"@type":76,"position":14},"https://docshare.wps.com/document/",{"item":80,"name":40,"@type":76,"position":81},"https://docshare.wps.com/document/research-report/",3,{"item":83,"name":65,"@type":76,"position":19},"https://docshare.wps.com/document/image-captioning-using-machine-learning-techniques/290633/",{"url":83,"name":65,"@type":85,"image":86,"author":91,"headline":65,"publisher":94,"fileFormat":97,"inLanguage":63,"description":67,"dateModified":98,"datePublished":99,"encodingFormat":97,"isAccessibleForFree":100,"interactionStatistic":101},"DigitalDocument",{"url":87,"@type":88,"width":89,"height":90},"https://docshare.wps.com/thumbnails/image-captioning-using-machine-learning-techniques/290633.png","ImageObject",300,407,{"name":92,"@type":93},"Asher","Person",{"url":74,"name":95,"@type":96},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-10-18","2026-09-17",true,{"@type":102,"interactionType":103,"userInteractionCount":29},"InteractionCounter",{"@type":104},"ViewAction",{"@type":106,"mainEntity":107},"FAQPage",[108,114,118],{"name":109,"@type":110,"acceptedAnswer":111},"Koks šio darbo tikslas?","Question",{"text":112,"@type":113},"Pritaikyti mašininio mokymosi metodus vaizdų antraščių kūrimo uždaviniui: įvertinti ir palyginti rezultatus bei atlikti vaizdų antraščių generavimą lietuvių kalba.","Answer",{"name":115,"@type":110,"acceptedAnswer":116},"Kokios modelių architektūros naudojamos antraščių generavimui?",{"text":117,"@type":113},"Naudojami kraštų radimu pagrįsti konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir dvikrypčiai rekurentiniai neuroniniai tinklai.",{"name":119,"@type":110,"acceptedAnswer":120},"Kaip vertinamos sugeneruotos antraštės?",{"text":121,"@type":113},"Sugeneruotų antraščių vertinimui naudojamos BLEU, METEOR, ROUGE-1 ir ROUGE-L metrikos.","https://schema.org",{"og:url":83,"og:type":124,"og:title":65,"og:site_name":95,"og:description":67},"article",{"robots":126,"canonical":83},"index,follow",{"doc_id":128,"site_id":62},290633,1789642239,{"code":4,"msg":5,"data":131},{"doc_id":128,"user_id":132,"nickname":92,"user_avatar":133,"doc_module":4,"category_id":39,"category_name":40,"doc_title":65,"doc_description":67,"doc_content":134,"file_id":135,"file_url":136,"file_type":137,"file_size":138,"view_count":29,"is_deleted":4,"is_public":8,"is_downloadable":8,"audit_status":8,"page_count":139,"language":140,"language_code":63,"site_id":62,"html_lang":141,"table_of_contents":142,"faqs":143,"seo_title":144,"seo_description":67,"update_tm":129,"read_time":145,"preview_page_count":4},687197207639,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_a8503ba1806abce46bf441b54a3ca4cd","VILNIAUS UNIVERSITETAS  \nMATEMATIKOS IR INFORMATIKOS FAKULTETAS DUOMENŲ MOKSLO BAKALAURO STUDIJŲ PROGRAMA  \nVaizdų antraščių kūrimas naudojant mašininio mokymosi metodus  \nImage Captioning Using Machine Learning Techniques  \nBaigiamasis bakalauro darbas  \nAutorius: Rugilė Bagdonaitė  \nVU el. p.: [rugile.bagdonaite@mif.stud.vu.lt](rugile.bagdonaite@mif.stud.vu.lt)  \nDarbo vadovas: doc. dr. Viktor Medvedev  \nVilnius  \n2024  \nTurinys  \n1 Įvadas 5  \n2 Teorinė dalis 7  \n2.1 Literatūros apžvalga ir panašūs tyrimai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7  \n2.2 Metodinė dalis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10  \n3 Analitinė dalis 16  \n3.1 Duomenys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16  \n3.2 Architektūra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16  \n3.2.1 Kraštų radimu pagrįsti konvoliuciniai neuroniniai tinklai . . . . . . . 16  \n3.2.2 Dvikrypčiai rekurentiniai neuroniniai tinklai . . . . . . . . . . . . . . 16  \n3.2.3 Suderinimo modelis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17  \n3.2.4 Vaizdo antraštės kūrimas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17  \n3.2.5 Kodo modifikavimas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17  \n3.2.6 Numatytieji parametrai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18  \n4 Įgyvendinimo dalis 19  \n4.1 Antraščių kūrimas ir vertinimas naudojant pagrindinius duomenų rinkinius . 19  \n4.1.1 Modelio apmokymo rezultatai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19  \n4.1.2 Sugeneruotų antraščių įvertinimas .................... 20  \n4.2 Antraščių kūrimas nematytiems vaizdams .................... 25  \n4.3 Vaizdų antraščių kūrimas lietuvių kalba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27  \n4.3. 1 Duomenų rinkinio vertimas į lietuvių kalbą . . . . . . . . . . . . . . . 27  \n4.3.2 Antraščių generavimas ir vertinimas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27  \n4.4 Rezultatų palyginimas su panašiais tyrimais . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31  \n5 Išvados ir rekomendacijos 32  \nPriedai 35  \nA priedas. Naudota programinė įranga ........................ 35  \nB priedas. Programinis kodas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35  \nSantrauka  \nSu vaizdinėmis medžiagomis susiduriame kasdien ir daug – komercija, marketingas. Daugelis susiduria ir darbo aplinkoje, pavyzdžiui radiologai ar socialinės medijos turinio kūrėjai. Automatizuotas vaizdų antraščių generavimo įrankis galėtų palengvinti bei paspartinti žmonių kasdienybę . Šio darbo tikslas – pritaikius mašininio mokymosi metodus, naudojamus vaizdų antraščių kūrimo uždaviniui spręsti, įvertinti ir palyginti gautus rezultatus bei atlikti vaizdų antraščių generavimą lietuvių kalba. Tyrimui atlikti naudojama kraštų radimu pagrįsti konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir dvikrypčių rekurentinių tinklų architektūra. Atliktieksperimentai su žinomais duomenų rinkiniais: Flickr8k, Flickr30k ir MS COCO, nematytais vaizdais bei išverstu į lietuvių kalbą Flickr8k duomenų rinkiniu. Sugeneruotų antraščių vertinimui naudotos BLEU, METEOR, ROUGE-1 ir ROUGE-L metrikos.  \nRaktiniai žodžiai: Vaizdų antraščių kūrimas; Kraštų radimu pagrįsti konvoliuciniai neuroniniai tinklai; Dvikrypčiai rekurentiniai neuroniniai tinklai; BLEU; METEOR; ROUGE.  \nSummary  \nWe encounter visual materials every day and in large quantities, for example – in commerce and marketing. Many of people also encounter them in their work environment, such as radiologists or social media content creators. An automated image captioning tool could ease and expedite people’s daily routines. The goal of this work is to apply machine learning methods used for image captioning tasks to evaluate and compare the results obtained and to perform image captioning in Lithuanian. The research employs the architecture of regional convolutional and bidirectional recurrent networks. Experiments were conducted with well-known datasets: Flickr8k, Flickr30k and MS","cbCaiu5hQUqtvSAj","https://ap.wps.com/l/cbCaiu5hQUqtvSAj","pdf",5499230,39,"Lithuanian","en","# Įvadas\n# Teorinė dalis\n## Literatūros apžvalga ir panašūs tyrimai\n## Metodinė dalis\n# Analitinė dalis\n## Duomenys\n## Architektūra\n# Įgyvendinimo dalis\n## Antraščių kūrimas ir vertinimas naudojant pagrindinius duomenų rinkinius\n## Antraščių kūrimas nematytiems vaizdams\n## Vaizdų antraščių kūrimas lietuvių kalba\n# Išvados ir rekomendacijos","[{\"question\":\"Koks šio darbo tikslas?\",\"answer\":\"Pritaikyti mašininio mokymosi metodus vaizdų antraščių kūrimo uždaviniui: įvertinti ir palyginti rezultatus bei atlikti vaizdų antraščių generavimą lietuvių kalba.\"},{\"question\":\"Kokios modelių architektūros naudojamos antraščių generavimui?\",\"answer\":\"Naudojami kraštų radimu pagrįsti konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir dvikrypčiai rekurentiniai neuroniniai tinklai.\"},{\"question\":\"Kaip vertinamos sugeneruotos antraštės?\",\"answer\":\"Sugeneruotų antraščių vertinimui naudojamos BLEU, METEOR, ROUGE-1 ir ROUGE-L metrikos.\"}]","Vaizdų antraščių kūrimas naudojant mašininio mokymosi metodus | PDF",98]