论文摘要
针对段落式图像描述生成研究中提升描述语句之间的连贯性问题,提出了一种基于全卷积结构的图像段落描述算法.采用基于卷积网络的区域检测器获取图像表示,结合段落在语言学角度的层次性,构建一种层次性的深度卷积解码器对图像表示解码,自动生成段落式文本描述.同时将门控机制嵌入卷积解码器网络中,以提升模型的记忆能力.实验结果表明,相比于基于循环神经网络等传统段落图像的描述方法,新算法能够为图像生成更为连贯的段落式文本描述,在评测指标上取得较好的结果.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李睿凡,梁昊雨,冯方向,张光卫,王小捷
关键词: 卷积网络,深度学习,图像描述,连贯性
来源: 北京邮电大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 北京邮电大学计算机学院,教育部信息网络工程研究中心,北京邮电大学网络技术研究院
基金: 国家重点研发计划项目(2019YFF0303302),国家自然科学基金项目(61906018),国家电网公司总部科技项目(5200-201918255A-0-0-00)
分类号: TP391.41;TP183
DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-057
页码: 155-161
总页数: 7
文件大小: 4538K
下载量: 136
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