La automatizaci n de los subt tulos, es decir, la creaci n de la descripci n del lenguaje de una imagen utilizando cualquier procesamiento de lenguaje natural, es una tarea dif cil. Requiere tener un buen dominio tanto del procesamiento de la imagen como del procesamiento del lenguaje natural. Este libro discute las diferentes t cnicas disponibles que modelan el subtitulado de las im genes. El avance de la tecnolog a en t rminos de reconocimiento de objetos y aprendizaje autom tico ha mejorado mucho el rendimiento del modelo de subtitulado de im genes en los ltimos a os. Adem s de eso, intentaremos abordar las diferentes t cnicas y algoritmos para construir este modelo. Al final, la evaluaci n del modelo juega un papel importante que ser til para considerar qu algoritmo se adapta mejor al escenario. Existen t cnicas que pueden utilizarse para evaluar el rendimiento como la matriz de confusi n, f1-score, pero en este caso, los datos se basan en el lenguaje natural, por lo que hay un cierto tipo especial de tecnolog a que puede utilizarse como Microsoft COCO y Flickr30K.
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