【摘 要】
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图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容，从而将视觉信息转化为文本描述，便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述任务的延伸，它要求生成自然语言语句描述两张相似图像之间的区别。该任务的难点在于，如何确定两张图像之间的视觉语义差别，并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。已有研究提出的模型在训练阶段并未充分利用文本信息，建模视觉差异信息和文本之间的跨
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图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容，从而将视觉信息转化为文本描述，便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述任务的延伸，它要求生成自然语言语句描述两张相似图像之间的区别。该任务的难点在于，如何确定两张图像之间的视觉语义差别，并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。已有研究提出的模型在训练阶段并未充分利用文本信息，建模视觉差异信息和文本之间的跨模态语义关联。对此，提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。它采取多任务学习的方法，在传统
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针对目前存在的多视图聚类方法大多是对聚类准确性进行研究而未着重于提升算法效率，从而难以应用于大规模数据的现象，本文提出一种结合地标点和自编码的快速多视图聚类算法。利用加权PageRank排序算法选出每个视图中最具代表性的地标点。使用凸二次规划函数从数据中直接生成多个视图的相似度矩阵，求得多个视图的共识相似度矩阵以有效利用多个视图包含的具有一致性和互补性的聚类有效信息，将获得的具有低存储开销性能的共
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跨年龄人脸合成是指通过已知特定年龄的人脸图像去合成其他年龄段的人脸图像，它在动漫娱乐和公共安全等领域有广泛的应用。针对跨年龄人脸图像合成中生成图像容易产生器官变形扭曲、人脸局部特征保持效果不佳等问题，提出了一种基于条件对抗自动编码器的跨年龄人脸图像合成的方法。首先，该方法在传统的条件对抗自动编码器模型的基础上，将通道关注和空间关注引入到解码器结构中，使得训练过程中模型忽略背景，更加关注人脸图像变化
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以疫情期间口罩佩戴检测任务为载体，针对目前算法结构复杂，训练困难并且特征提取不足等问题，提出一种多尺度特征融合的轻量化检测算法。以YOLOv4-Tiny结构为基础，该模型改进原始残差结构，有效降低模型的计算量的同时保证检测精度，可以实现实时口罩佩戴检测任务；然后将多尺度输出结构增加到3个，以增强低层特征层信息表达并降低小目标漏检率；最后通过多层级交叉融合结构，最大程度提取有用信息，提高特征利用率。
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