【摘 要】
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现有的多模态特征学习大多只在网络顶部的高维特征空间中进行一次特征融合,该方法存在表达能力不够、跨模态语义信息挖掘不足等问题.该文提出了一种基于多融合点的多模态特征学习网络结构,在不同层次的特征空间中设置融合点,将融合信息从低层次逐步集成到高层次;设计了一种多通路解码网络结构,用输入自适应的交替式网络训练策略指导网络的训练.最后通过实验对提出的最优网络结构与现有领域内常用方法进行对比,证明提出的方法具有更好的性能.
【机 构】
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南通师范高等专科学校信息技术学院 江苏 南通226500
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现有的多模态特征学习大多只在网络顶部的高维特征空间中进行一次特征融合,该方法存在表达能力不够、跨模态语义信息挖掘不足等问题.该文提出了一种基于多融合点的多模态特征学习网络结构,在不同层次的特征空间中设置融合点,将融合信息从低层次逐步集成到高层次;设计了一种多通路解码网络结构,用输入自适应的交替式网络训练策略指导网络的训练.最后通过实验对提出的最优网络结构与现有领域内常用方法进行对比,证明提出的方法具有更好的性能.
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