【摘 要】
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针对局部特征的图像描述模型存在的不足之处,提出了一种结合局部和全局特征的带有注意力机制的图像描述生成模型.在编码器-解码器结构框架下,在编码器端利用InceptionV3和VGG
【基金项目】
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国家重点研发计划项目基金（No.2016YFC0702000）;湖北省教育厅基金（No.省2014277）资助
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针对局部特征的图像描述模型存在的不足之处,提出了一种结合局部和全局特征的带有注意力机制的图像描述生成模型.在编码器-解码器结构框架下,在编码器端利用InceptionV3和VGG16网络模型分别提取图像的局部特征和全局特征,将两种不同尺度的图像特征融合形成编码结果.在解码器端,利用长短期记忆网络将提取的图像特征翻译为自然语言,借助微软COCO数据集进行模型训练和测试.实验结果表明:与基于局部特征的图像描述生成模型相比,该方法能够从图像中提取更加丰富完整的信息,生成表达图像内容更加准确的句子.
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