基于深度学习视觉机制的图像检索与标注技术研究

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随着互联网的快速发展,越来越多的数字图像和照片在互联网络上传播,分享,图像已经成为我们生活中必不可少的部分。图像的特征表示关键是对图像内容的描述,特征表示的好坏直接决定检索和标注结果的好坏。相对于人工特征,卷积神经网络在图像特征表达上有绝对的优势。视觉注意机制使神经网络自动学习聚焦要表达的图像区域,通过给图像不同部分分配不同的权重,进一步细化图像的特征表示。论文对基于深度学习视觉注意机制图像检索和图像标注进行了相关的研究,主要工作包括以下几个方面的内容:论文提出了结合视觉注意机制和递归神经网络的图像检索方法。首先用CNN提取底层特征,然后用中间层LSTM产生局部特征的相关性表示,最后用基于LSTM的视觉注意机制产生一组向量描述一幅图像。通过匈牙利算法计算图像之间的相似性完成图像检索任务。实验结果表明,相对于定长的图像描述方式,该方法在多标签数据集上能够有效改善检索效果。同时,进一步通过实验分析中间层LSTM层数对检索精度的影响,评估了检索性能。论文提出了基于递归神经网络变长图像标注方法。首先用CNN提取图像底层特征,用图像底层特征初始化LSTM网络隐含层状态,然后将标签序列信息送入到LSTM网络中,通过训练,最后预测一个变长的标签序列。实验结果表明,相对于定长图像标注,该方法能够有效改善标注效果。论文提出了结合视觉注意机制变长图像标注方法。将视觉注意机制嵌入到递归神经网络中,能够对输入序列中不同的项赋予不同的权重,指导图像的变长标注,通过实验表明,相对于基于递归神经网络变长图像标注方法,改善了图像标注效果。论文分析了视觉注意机制在标注任务中所起的作用以及视觉注意机制的研究难点,同时考察了不同的标签顺序对标注结果的影响。
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