【摘 要】
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图像描述是目前图像理解领域的研究热点.针对图像中文描述句子质量不高的问题,本文提出融合双注意力与多标签的图像中文描述生成方法.本文方法首先提取输入图像的视觉特征与多标签文本,然后利用多标签文本增强解码器的隐藏状态与视觉特征的关联度,根据解码器的隐藏状态对视觉特征分配注意力权重,并将加权后的视觉特征解码为词语,最后将词语按时序输出得到中文描述句子.在图像中文描述数据集Flickr8k-CN、COCO
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,中国石油天然气股份有限公司冀东油田分公司信息中心
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金(LH2020F003),国家自然科学基金(61502094),黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(KYCXTD201903),中央支持地方高校改革发展资金人才培养支持计划(140119001),东北石油大学研究生教育创新工程(JYCX_11_2020),东北石油大学引导性创新基金(2020YDL-11)。
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图像描述是目前图像理解领域的研究热点.针对图像中文描述句子质量不高的问题,本文提出融合双注意力与多标签的图像中文描述生成方法.本文方法首先提取输入图像的视觉特征与多标签文本,然后利用多标签文本增强解码器的隐藏状态与视觉特征的关联度,根据解码器的隐藏状态对视觉特征分配注意力权重,并将加权后的视觉特征解码为词语,最后将词语按时序输出得到中文描述句子.在图像中文描述数据集Flickr8k-CN、COCOCN上的实验表明,本文提出的模型有效地提升了描述句子质量.
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