【摘 要】
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图像中的目标检测和自然语言描述依然是图像处理中热点研究课题。目前通用的目标检测方法对形变目标检测能力有所欠缺,小尺度目标检测精度稍差,图像目标检测结果摘要生成难度较大。此外,可视化图表本身也是一种人工合成图像,可视化图表摘要的自动生成也日益获得重视。因此,本文研究通过在Faster R-CNN中集成了Res Ne Xt网络、GN+WS算法、可变形卷积算法来提升自然图像目标检测精度,并应用图像的自然
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图像中的目标检测和自然语言描述依然是图像处理中热点研究课题。目前通用的目标检测方法对形变目标检测能力有所欠缺,小尺度目标检测精度稍差,图像目标检测结果摘要生成难度较大。此外,可视化图表本身也是一种人工合成图像,可视化图表摘要的自动生成也日益获得重视。因此,本文研究通过在Faster R-CNN中集成了Res Ne Xt网络、GN+WS算法、可变形卷积算法来提升自然图像目标检测精度,并应用图像的自然语言描述方法,对非自然图像的可视化图表进行了自然语言描述生成方法的研究。主要包括以下研究内容:1.在自然图像目标检测任务中,我们修改了Faster R-CNN,在其中集成了Res Ne Xt网络、GN+WS算法、可变形卷积算法,用来提升自然图像目标检测精度,并分别在Pascal VOC 2007、Pascal VOC 2012、COCO 2014和自建电子积木、瑶族文化符号数据集上进行测试。结果表明本文改进的Faster R-CNN方法对特定类别的形变目标、小目标的检测能力较好。2.在非自然图像的可视化图表的自然语言生成任务中,我们选择散点图这一常见可视化图表进行了系统性研究分析,提出一种基于图像生成模型、自然语言生成模型的散点图自然语言描述生成方法,使用了VAE生成模型进行散点图样本生成、Scagnostics算法进行相关性度量、改进的Transformer模型进行自然语言生成;并创建了一个包含4305个散点图的“图表-描述”数据集,通过训练该数据集,获取散点图内容选择和描述生成的能力。实验结果表明,针对特定的散点图,能够自动生成较好的自然语言描述,进行了可视化图表向知识文本自动转换研究的有益尝试。
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