도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과 정보 과학 및 공학 대학원, Septeni and Yamazaki Laboratory의 공동 저술 논문이 이미지 인식 및 이해에 관한 27 번째 심포지엄에서 구두 프레젠테이션을 위해 선정되었습니다 (miRU2024)
Septeni Inc. (본사 : Shinjuku-ku, Tokyo; Shimizu Yusuke; Heally Septeni) 및 Yamazaki Laboratory, Information Science and Engineering, Tokyo 스포츠 토토 베트맨 결과 (27 the-Symorium)의 선정 된 Symousium에서 선정되었습니다 이미지 인식 및 이해 기술.
[27 번째 이미지 인식 및 심포지엄 이해 (miRU2024)]
https://miru-committee.github.io/miru2024/
[공동 저술 논문 정보]
■ 연구 배경
Septeni는 2018 년부터 도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과 스포츠 토토 베트맨 결과원의 Yamazaki 실험실과 협력 해 왔으며, 지금까지 축적 된 광고 광고에 대한 데이터를 바탕으로 생산 지원을 달성 한 목표를 달성하는 것과 같은 광고에 대한 예측과 같은 예측의 목표를 달성했습니다 딥 러닝과 같은 머신 러닝 기술을 사용하는 etic sense.
■ 구두 프레젠테이션을 위해 선택된 논문 정보
<논문의 제목
"대규모 멀티 모달 모델을 사용한 광고 이미지의 평가 및 개선"
<프리젠 테이너
Sunada Tatsumi (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 석사 프로그램)
Shiobara Kaede (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 박사 프로그램)
Liu Yue Song (데이터 비즈니스 본사, Septeni Japan Co., Ltd.)
Tanji Naoto (데이터 사업 본부, Septeni Japan Co., Ltd.)
Sejime Hiroyuki (데이터 사업 본부, Septeni Japan Co., Ltd.)
Aorei Rei (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 전자 및 정보 과학 특별 조교수)
야마자키 토시히코 (Yamazaki Toshihiko) (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 전자 및 정보 과학과 교수
<연구 내용
이 연구에서 우리는 광고 및 기타 사용 가능한 데이터의 이미지 및 언어 특성을 사용하여 광고 전달 전에 높은 정확도로 효과를 예측하는 기술과 자연어를 사용하여 개선을 제안하기위한 광고 평가 기준을 명확하게 정의하는 기술을 실현했습니다.
이전의 효과적인 예측 모델은 높은 정확도로 예측할 수 있지만 설명 문제에 문제가 있었으며 디자이너의 광고 개선에 사용하기가 어려웠습니다.
따라서이 제안 된 방법을 사용하면 기존 방법과 동일한 높은 예측 정확도를 유지하면서 광고 이미지의 레이아웃을 변경하고 대규모 규모의 언어 모델의 점수 추세를 설명함으로써 AI를 사용하여 광고를 개선하기위한 제안을 실현했습니다.
■ 포스터를 발표 할 서류 소개
<논문의 제목
"그래프 신경망을 기반으로 한 제한된 광고 레이아웃 생성"
<프리젠 테이너
KEI (Kei) (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과, 전자 및 정보 과학 기술학과)
Liu Yue Song (데이터 비즈니스 본사, Septeni Japan Co., Ltd.)
Tanji Naoto (데이터 사업 본부, Septeni Japan Co., Ltd.)
Sejime Hiroyuki (데이터 사업 본부, Septeni Japan Co., Ltd.)
Yi Seishu (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 특별 임명 연구원)
Shao Rei (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 전자 및 정보 과학 특별 조교수)
야마자키 토시히코 (Yamazaki Toshihiko) (도쿄 스포츠 토토 베트맨 결과교 정보 과학 기술 스포츠 토토 베트맨 결과원 전자 및 정보 과학과 교수
<연구 내용
이 연구는 그래프 신경망 (GNN)을 기반으로 한 제한된 광고 레이아웃의 생성을 제안합니다.
광고 디자인은 제품 및 서비스 홍보에 중요하며, 시각적 호소는 특히 온라인 광고에서 CTR (Click-Strough Rate)에 직접 영향을 미칩니다.
이전 연구는 주로 광고의 개별 요소, 즉 이미지, 텍스트 및 배치에 중점을 두었지만 이러한 요소를 가장 잘 결합하는 방법은 여전히 도전 과제로 남아 있습니다.
이 연구는 GNN을 사용하여 AD의 레이아웃 (배치)을 자동으로 생성하는 새로운 방법을 소개하여 광고 (예 : 이미지 또는 텍스트)와 사용자 지정된 제약 조건 (예 : 로고 위치 및 텍스트 크기)을 결합하여 최적의 레이아웃을 만듭니다.
실제 광고 데이터 세트에 대한 실험 결과는 제안 된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 광고 레이아웃을 생성 할 수 있음을 확인했습니다.
■ 향후 응용 프로그램 및 개발
이번에 제안 된 방법은 AI를 사용한 광고 생산을 지원하고 더 나은 광고 레이아웃을 만드는 데 사용될 것으로 예상됩니다.
우리는 AI 기술과 사람들 사이의 공동 창조를 통해 고품질 광고 제작을 실현하기 위해 연구 및 개발을 위해 계속 노력할 것입니다.
[이 논문 및 연구에 관한 문의]
Septeni Japan Co., Ltd. 데이터 사업 본부
이메일 : ai_sep@septeni.co.jp
[뉴스에 관한 문의]
Onuma Kojima, 홍보 부서, 홍보 부서, Septeni Holdings Co., Ltd.
이메일 : koho@septeni-holdings.co.jp
■ Septeni Co., Ltd.의 회사 프로필
주요 비즈니스 컨텐츠 : 디지털 마케팅 지원 비즈니스
본사 위치 : 28F Sumitomo 부동산 신주쿠 그랜드 타워, 8-17-1 Nishi-Shinjuku, Shinjuku-Ku, 도쿄
대표 : CEO 및 CEO Shimizu Yusuke
회사 URLhttps://www.septeni.co.jp/