基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>907 K
標(biāo)簽： 圖像描述 全局特征 語義特征
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文檔介紹：現(xiàn)有的圖像描述模型使用全局特征時(shí)受限于感受野大小相同，而基于對(duì)象區(qū)域的圖像特征缺少背景信息。為此，提出了一種新的語義提取模塊提取圖像中的語義特征，使用多特征融合模塊將全局特征與語義特征進(jìn)行融合，使得模型同時(shí)關(guān)注圖像的關(guān)鍵對(duì)象內(nèi)容信息和背景信息。并提出基于深度注意力的解碼模塊，對(duì)齊視覺和文本特征以生成更高質(zhì)量的圖像描述語句。所提模型在Microsoft COCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估，分析結(jié)果表明該方法能夠明顯提升描述的性能，相較于其他先進(jìn)模型具有競爭力。
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