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基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法
1
作者
李艺茹
姚涛
+2 位作者
张林梁
孙玉娟
付海燕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期551-558,共8页
图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文...
图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明:所提算法在2个公共数据集上具有有效性。
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关键词
图像-文本匹配
跨模态信息处理
特征提取
神经网络
特征融合
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职称材料
题名
基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法
1
作者
李艺茹
姚涛
张林梁
孙玉娟
付海燕
机构
鲁东
大学
信息
与电气工程学院
西南交通大学烟台新一代信息技术研究院
大连理工
大学
信息
与通信工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期551-558,共8页
基金
国家自然科学基金(61872170,62076052,61873117)
国家重点研发项目(2021ZD0113002)。
文摘
图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明:所提算法在2个公共数据集上具有有效性。
关键词
图像-文本匹配
跨模态信息处理
特征提取
神经网络
特征融合
Keywords
image-text matching
cross-modal information processing
feature extraction
neural network
feature fusion
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法
李艺茹
姚涛
张林梁
孙玉娟
付海燕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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