结合引导解码和视觉注意力的图像语义描述模型
Image semantic description model based on guided decoding and visual attention
重庆邮电大学 光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室, 重庆 400065
摘要
针对输入的图像视觉信息不能在每一步解码过程中动态调整，同时为了提高图像语义描述模型的精度和泛化能力，提出了一种结合引导解码和视觉注意力机制的双层长短时记忆（long short term memory，LSTM）网络的图像语义描述模型。将提取到的图像的视觉和目标特征通过一个引导网络建模后送入LSTM网络的每一时刻，实现端到端的训练过程；同时设计了基于图像通道特征的视觉注意力机制，提高了模型对图像细节部分的描述。利用MSCOCO和Flickr30k数据集对模型进行了训练和测试，结果显示模型性能在不同的评价指标上都得到了提升。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61471075,61671091)
重庆科委自然科学基金资助项目(cstc2016jcyjA0347)
重庆高校创新团队建设计划资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0243
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3504-3506,3515
文章编号: 1001-3695(2020)11-062-3504-03
发布历史
[2020-11-05] 印刷出版
引用本文
马坤阳, 林金朝, 庞宇. 结合引导解码和视觉注意力的图像语义描述模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3504-3506,3515. (Ma Kunyang, Lin Jinzhao, Pang Yu. Image semantic description model based on guided decoding and visual attention [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3504-3506,3515. )
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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