一种结合空间特征的图像注意力标注算法改进研究
Improved algorithm for image attention annotation combined with spatial features
1. 常州大学 a. 信息科学与工程学院; b. 数理学院, 江苏 常州 213164
2. 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院), 福州 350108
摘要
针对图像标注和attention机制结合过程中特征选择不充分和预测过程中对空间特征权重比例不足的问题，提出了一种结合空间特征的注意力图像标注方法。首先通过卷积神经网络得到图像特征，特征区域与文本标注序列匹配；然后通过attention机制给标注词汇加权，结合空间特征提取损失函数得到基于空间特征注意力的图像标注；最后分别在Flickr30k和MS-COCO两个数据集上进行验证，通过可视化显示该模型如何自动学习显著区域并生成相应的词汇输出序列。实验结果表明，该方法能较好地提取注意力区域并给出标注，与其他模型对比能够得到更好的标注结果。
基金项目
闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放课题资助项目(MJUKF201740)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0869
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 288-291,315
文章编号: 1001-3695(2019)01-066-0288-04
发布历史
[2019-01-05] 印刷出版
引用本文
徐守坤, 周佳, 李宁, 等. 一种结合空间特征的图像注意力标注算法改进研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (1): 288-291,315. (Xu Shoukun, Zhou Jia, Li Ning, et al. Improved algorithm for image attention annotation combined with spatial features [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (1): 288-291,315. )
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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