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融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法
被引量：
5
1
作者
盛豪
易尧华
汤梓伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第12期3776-3780,共5页
图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一。现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系。提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目...
图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一。现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系。提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目标显著性特征进行解码,并将解码后的两种特征进行融合,实现图像目标属性与目标间关系的信息互补。在MSCOCO数据集上进行实验,结果相较于基准方法有一定的提升,表明该模型对图像内容的描述更加准确和完善,对图像信息表达更加丰富。
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关键词
图像描述生成
图像场景
目标显著性特征
特征
融合
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职称材料
题名
融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法
被引量：
5
1
作者
盛豪
易尧华
汤梓伟
机构
武汉大学印刷与包装系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第12期3776-3780,共5页
基金
国家科技重大专项资助项目(2017ZX01030102)。
文摘
图像描述生成是图像人工智能领域的重要研究方向之一。现有方法大多仅使用单一图像特征,导致无法完全描述图像中多个目标或者无法准确表达目标间的关系。提出方法通过场景特征解码模块和目标显著性特征解码模块分别对图像场景特征和目标显著性特征进行解码,并将解码后的两种特征进行融合,实现图像目标属性与目标间关系的信息互补。在MSCOCO数据集上进行实验,结果相较于基准方法有一定的提升,表明该模型对图像内容的描述更加准确和完善,对图像信息表达更加丰富。
关键词
图像描述生成
图像场景
目标显著性特征
特征
融合
Keywords
image caption
image scene
object salient feature
feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合图像场景与目标显著性特征的图像描述生成方法
盛豪
易尧华
汤梓伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
5
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