基于Se-ResNet50特征编码器的公共环境图像描述生成
Public environment image caption generation based on Se-ResNet-50 feature encoder
贵州大学 电气工程学院, 贵阳 550025
摘要
针对传统公共环境图像描述模型中编码器—解码器结构在编码过程中特征提取能力不足以及解码过程中上下文信息丢失严重的问题，提出了一种基于Se-ResNet50与M-LSTM的公共环境图像描述模型。将SeNet模块添加到ResNet-50的残差路径中得到改进残差网络提取图像特征，SeNet对特征的各个部分赋予权重生成不同的注意力特征图，再融合文本特征向量输入具有额外门控运算的改进长短期记忆网络（M-LSTM）训练。模型训练结束后，输入公共环境图像就能得到描述图像内容的自然语句。该模型在多种数据集上进行了评估，实验结果表明，提出的模型在MSCOCO数据集上相较传统模型，在 BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4、METEOR、CIDEr等评价指标上分别提高了3.2%、2.1%、1.7%、1.7%、1.3%、8.2%，证明了提出的方法在评价指标、语义多样性上具有一定的优越性。
基金项目
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合支撑［2021］一般264)
贵州省科学技术基金资助项目(黔科合支撑［2021］一般442)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.09.0490
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1864-1869
文章编号: 1001-3695(2023)06-042-1864-06
发布历史
[2023-01-02] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
唐渔, 何志琴, 周宇辉, 等. 基于Se-ResNet50特征编码器的公共环境图像描述生成 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1864-1869. (Tang Yu, He Zhiqin, Zhou Yuhui, et al. Public environment image caption generation based on Se-ResNet-50 feature encoder [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1864-1869. )
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
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