【摘要】：針對(duì)當(dāng)前圖像語義描述生成模型對(duì)圖像內(nèi)目標(biāo)細(xì)節(jié)部分描述不充分問題,提出了一種結(jié)合圖像動(dòng)態(tài)語義指導(dǎo)和自適應(yīng)注意力機(jī)制的圖像語義描述模型。該模型根據(jù)上一時(shí)刻信息預(yù)測下一時(shí)刻單詞,采用自適應(yīng)注意力機(jī)制選擇下一時(shí)刻模型需要處理的圖像區(qū)域。此外,該模型構(gòu)建了圖像的密集屬性信息作為額外的監(jiān)督信息,使得模型可以聯(lián)合圖像語義信息和注意力信息進(jìn)行圖像內(nèi)容描述。在Flickr8K和Flickr30K圖像集中進(jìn)行了訓(xùn)練和測試,并且使用了不同的評(píng)估方法對(duì)所提模型進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提模型性能有較大的提高,尤其與Guiding-Long Short-Term Memory模型相比,得分提高了4.1、1.8、2.4、0.8、3.1,提升幅度達(dá)到6.3%、4.0%、7.9%、3.9%、17.3%;與Soft-Attention相比,得分分別提高了1.9、2.4、3.3、1.5、2.74,提升幅度達(dá)到2.8%、5.5%、11.1%、7.5%、14.8%。
[Abstract]:An image semantic description model based on dynamic semantic guidance and adaptive attention mechanism is proposed to solve the problem of inadequate description of target details in the current image semantic description generation model. According to the information of the previous moment, the model predicts the words of the next moment, and adopts the adaptive attention mechanism to select the image region to be processed by the next moment model. In addition, the model constructs the dense attribute information of the image as additional monitoring information, which enables the model to combine image semantic information and attention information to describe the image content. The proposed model is trained and tested in Flickr8K and Flickr30K images, and different evaluation methods are used to verify the proposed model. The experimental results show that the performance of the proposed model is greatly improved, especially compared with the Guiding-Long Short-Term Memory model. The score increased by 4.1 / 1.82.40.80.81, and reached 6.3 / 4.07.9and 3.9m / 17.3.The score increased by 1.92.43.31.52.74 respectively compared with Soft-Attention, and the range of promotion reached 2.80.11.511.7.5and 14.80.The score increased by 1.92.43.31.52.74, respectively, and reached the range of 2.81.7.5.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用教育部工程研究中心;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金No.JUSRP51510~~
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：2190264