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基于注意力机制的图像描述生成模型研究
【摘 要】
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图像描述是通过连贯通顺的自然语言将图像内容完整、准确地描述出来,涉及了计算机视觉和自然语言处理领域的相关内容,它不仅需要机器准确识别出待描述图像中所包含的对象、场景,捕捉对象的属性以及对象间的关系,还要合理利用提取的视觉特征信息,采用语言模型生成准确的描述语句。该任务的研究在人机交互、图像检索、帮助视障人士理解图像等方面具有广泛的应用。本文在注意力机制的基础上进行改进,结合注意力机制对图像内容进行
【机 构】
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中北大学
【出 处】
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中北大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
该文作为国防预研项目—战术CI系统子题中的一部分工作,以旅、团级CI系统为研究背景,充分利用SNMP(简单网络管理协议),并对CI系统网络的故障分析与故障诊断技术进行了研究.针对故障发生的不确定性,应用了故障树的模糊分析方法,并估计顶事件的故障概率,进行了模糊重要度的分析,从而根据重要度来确定设备轮询的级别.并在此基础上,采用面向对象的程序设计语言(VC)和良好的数据库(Oracle),研究并设计
学位
该文的主要内容是运行于硬件之上的软件内核—嵌入式操作系统(E-RTOS)微内核的设计与实现.在分析了几种流行的操作系统系统结构基础上,该文决定采用Micro-kernel结构作为系统结构,而且叙述了嵌入式实时操作系统与其它类型操作系统不同的几个特殊问题.E-RTOS内核主要包括以下五部分:1)任务管理:包括任务的分配、调度、创建和终止,任务调度算法是一个重要研究内容.该系统采用了一种混合优先级的R
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该文首先阐述了网络故障诊断研究的主要内容,分析了故障诊断的基本方法,结合CI系统通信网络模型,提出了一种基于多种人工智能技术集成的网络故障管理结构,为网络故障管理智能化的实现提供了思路.其次,对网络系统故障进行了分析,提出了以Trap为向导的优先级轮询监测方案,并用VC++语言对其进行了初步实现.接着,该文研究了网络告警的处理问题,在对几种常用告警关联方法分析的基础上,结合告警信息内在的模糊性特点
学位
该文首先分析了CI系统的组成和特点,结合CI系统的特殊性构建了系统的网络模型和管理机制;其次,在实现网络通信的基础上运用简单网络管理协议SNMP实现网络中在线节点的自动搜索以及差错率、信息流量、利用率等性能指标的监测. 该文提出了两种方法来优化网络性能,一是基于自学习流量控制机制的网络拥塞控制方法.这种方法结合了智能控制中的自学习理论,通过调节速率控制流量、缓解网络拥塞.二是基于目标资源管理模式下
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诊断纵膈淋巴结转移主要采用电子计算机断层扫描检测病变情况,纵膈淋巴结转移情况对于肺癌等疾病分期、清扫有重要意义。医学影像目前可以获得清晰的断层图像,但纵膈结构复杂,诊断需要临床医师有丰富的经验和充足的时间。为了快速、准确的获得淋巴结检测结果,针对纵膈区域结构复杂、淋巴结尺度差异大、分布区域广泛等主要问题,本文提出基于卷积神经网络和注意力机制的两步级联的纵膈淋巴结分割算法,通过引入医学先验和增强通道
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随着万物互联时代的到来,僵尸网络日益成为网络攻击的重要源头和平台,因此如何高效识别和打击僵尸网络成为了网络安全研究的热点问题。由于现代僵尸网络主要采用基于域名生成算法的通讯机制,即通过大量算法生成的域名来隐藏C&C服务器地址,进而躲避安全监管,因此对DGA域名检测的研究是挖掘和关停僵尸网络的重要突破口。现有DGA域名检测模型虽然已能达到较高的检测准确率,但是仍存在两个需要解决的问题:首先是
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由于不同模态的医学图像有不同的成像原理,因此呈现出不同的信息。例如,CT能很好地显示骨骼信息,MR图像能充分显示软组织信息,PET图像可以用于定量和动态检测人体内的代谢物质或药物,为临床提供丰富的人体代谢信息。这些不同模态的图像有其自身的优点和局限性,很难从任何单一模态的图像中获得关于特定器官或组织的完整和准确的信息,因此,把不同模态的医学图像信息结合起来,取长补短,形成多模态融合图像,使得多模态
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在当前的技术环境下,无线传感器网络中能量有限问题一直未被有效解决,最大限度降低传感器节点在运行过程中的能量损耗成为最优解决方案。无线传感器网络中由于某一区域内节点能量耗尽而产生能量空洞问题,造成无线传感器网络无法有效对监测区域进行监测。在没有攻击者的情况下,网络自身由于不合理的能量消耗可能产生能量空洞问题;在存在攻击者的情况下,网络中的节点由于攻击者发送大量的数据包可能造成网络中节点能量耗尽形成能
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宽光谱多波段探测是高精度探测系统的基本手段,如何利用图像融合技术进一步提升系统在复杂场景下的探测效果是其瓶颈之一。由于成像传感器等硬件设备自身局限性和图像信息处理的实时性要求导致获取的源图像往往分辨率低,融合结果不尽人意。对于低分辨探测成像,现有研究多是针对两幅图像,采用“先超分再融合”和“先融合再超分”的方式进行处理,这种分离分体的范式常常会导致信息丢失或引入噪声,对于多幅图像融合尤其如此。因此
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