本文選題：目標(biāo)檢測 + 自然語言處理　； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：為幫助機(jī)器人根據(jù)自然語言表達(dá)定位環(huán)境中的物品,提出一種快速、端對端的基于自然語言表達(dá)的目標(biāo)檢測算法:同時訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)視覺與文本信息.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于將自然語言編碼為向量,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于獲取圖片中的區(qū)域特征信息.對比圖片中的區(qū)域特征與自然語言特征,相似度高的即為目標(biāo)區(qū)域.在開源數(shù)據(jù)庫UNC-Ref與G-Ref中訓(xùn)練并測試了該模型,證明了該模型的快速性與準(zhǔn)確性.
[Abstract]:In order to help the robot locate the objects in the environment according to the natural language, a fast method is proposed.End-to-end target detection algorithm based on natural language expression: a convolutional neural network and a circular neural network are trained to learn visual and text information simultaneously.Cyclic neural networks are used to encode natural language as vectors, and convolution neural networks are used to obtain regional feature information from images.Comparing the regional features with the natural language features in the image, the target region is the one with high similarity.The model is trained and tested in open source database UNC-Ref and G-Ref, and its rapidity and accuracy are proved.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;國網(wǎng)山東省電力公司電力研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61773239) 山東省自然科學(xué)基金資助項目(ZR2015FM007) 山東省泰山學(xué)者工程資助項目
【分類號】：TP183;TP242;TP391.41

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10 李建波;視頻監(jiān)控中運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

本文編號：1732786