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基于全局交互的图像语义理解方法
被引量:
3
1
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.
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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
原文传递
题名
基于全局交互的图像语义理解方法
被引量:
3
1
作者
库涛
熊艳彬
杨楠
林乐新
朱珠
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
中国科学院大学
辽宁大学信息学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期2103-2111,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0306401)
国家自然科学基金项目(61803367)。
文摘
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.
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
Keywords
convonlution neural network
recurrent neural network
image semantic understanding
global interaction mechanism
data regularization
gated recurrent unit
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局交互的图像语义理解方法
库涛
熊艳彬
杨楠
林乐新
朱珠
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
原文传递
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