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题名基于访问控制模块与原始信息注入的图像描述
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作者
李阳
路静
郝宇钦
韦学艳
吴春雷
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机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第7期106-112,共7页
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基金
山东省自然科学基金(ZR2020MF136)
中央高校自主创新科研计划(20CX05018A)。
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文摘
近年来在图像描述领域对于应用场景图生成描述的研究越来越广泛.然而,当前基于场景图的图像描述模型并未考虑到长短期记忆神经网络(LSTM)对于先前输入的细节信息的保留,这可能会导致细节信息的丢失.针对这个问题,本文提出基于原始信息注入的图像描述网络,该网络对基线模型中语言LSTM的输入变量做了改进,目的是尽可能多地保留原始输入信息,减少输入信息在计算过程中的损失.另外,本文还认为当前的场景图更新机制中存在结点更新程度过大的问题,因此本文设计了一个访问控制模块更新已访问过的结点权重,避免引起结点信息丢失的问题.同时,本文设计一个图更新系数(GUF)来指导图更新,以确定更新程度的大小.本文在官方数据集MSCOCO上进行了实验,各种评估机制的实验结果表明,基于访问控制模块与原始信息注入的图像描述模型与基线模型对比,取得了更有竞争力的结果,表现出明显的优越性.
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关键词
图像描述
场景图
访问控制
长短期记忆网络
原始信息注入
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Keywords
image captioning
scene graph
visiting control
LSTM network
original information injection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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