结合残差学习和双模态CAE的图像描述方法

来源 :光学技术 | 被引量 : 4次 | 上传用户：yangxiaoxi21

【摘要】

：

针对传统图像描述方法存在提取图像关键信息精度不高、描述不准确等问题,提出了一种结合残差学习和双模态CAE的图像描述方法。提出一种新型双模态卷积自动编码器(CAE)结构,包括图像和文本两个输入,以及编码、隐藏层交互、解码等处理环节,完成对输入图像的文本描述;在经典CAE中加入残差学习,与CAE的卷积层构成深度残差网络(DRN),增加了学习深度,以提高方法的准确率;将文本和图像的隐藏层进行交叉重构,以

【作者】

：

邱一城杨立身

【机构】

：

郑州经贸学院计算机与人工智能学院,河南郑州451191;河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003

【出处】

：

光学技术

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

残差学习双模态CAE 图像描述深度残差网络交叉重构最小化损失函数

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