基于演化深度学习的图像描述自动生成技术研究
Evolutionary deep learning for image captioning
1. 江苏旅游职业学院 信息工程学院, 江苏 扬州 225131
2. 扬州大学 a. 信息工程学院; b. 信息化建设与管理处, 江苏 扬州 225127
摘要
针对现有基于视觉注意力和基于文本注意力的图像描述自动生成模型无法同时兼顾描述图像细节和整体图像的问题，提出了一种基于演化深度学习的图像描述生成模型（evolutionary deep learning model for image captioning，EDLMIC），该模型是一种包含图像编码器、演化神经网络和自适应融合解码器三个子模块的图像描述自动生成模型，能够有效地融合视觉信息和文本信息，自动计算这两种信息在每个时间步所占的比例，从而基于融合的视觉文本信息更好地生成给定图像的相关描述。在Flickr30K 和COCO2014两个公开数据集的实验结果表明，EDLMIC模型在METEOR、ROUGE-L、CIDEr和SPICE四个指标均优于其他基线模型，并且在多种不同的生活场景中具有较好的性能。
基金项目
江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目
国家自然科学基金资助项目(61872313)
江苏省教育信息化研究重点课题(20180012)
扬州市科技计划资助项目(YZ2019133,YZ2020174)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0266
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 911-918
文章编号: 1001-3695(2022)03-047-0911-08
发布历史
[2021-09-18] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版
引用本文
高欣, 孙茂圣, 朱俊武. 基于演化深度学习的图像描述自动生成技术研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 911-918. (Gao Xin, Sun Maosheng, Zhu Junwu. Evolutionary deep learning for image captioning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 911-918. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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