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基于全局交互的图像语义理解方法 被引量:3
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作者 库涛 熊艳彬 +2 位作者 杨楠 林乐新 朱珠 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2103-2111,共9页
针对图像语义生成过程中图像信息易模糊的问题,提出基于双向门控循环单元(GRU)和图像信息全局交互相结合的图像语义生成模型,通过图像和文本数据进行正则化处理和文本向量映射方法,实现模型驱动的图像语义生成.实验结果表明,所提出模型... 针对图像语义生成过程中图像信息易模糊的问题,提出基于双向门控循环单元(GRU)和图像信息全局交互相结合的图像语义生成模型,通过图像和文本数据进行正则化处理和文本向量映射方法,实现模型驱动的图像语义生成.实验结果表明,所提出模型能较好地解决数据稀疏和偏态问题,采用GUR单元可以进一步降低模型参数规模,加快算法收敛速度,有效抑制模型过拟合,提高图像内容的丰富度、准确性和逻辑性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 循环神经网络 图像语义理解 全局交互机制 数据正则化 门控循环单元
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