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基于Transformer视觉特征融合的图像描述方法
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作者 白雪冰 车进 +1 位作者 吴金蔓 陈玉敏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期229-238,共10页
现有图像描述方法只利用区域型视觉特征生成描述语句,忽略了网格型视觉特征的重要性,并且均为两阶段方法,从而影响了图像描述的质量。针对该问题,提出一种基于Transformer视觉特征融合的端到端图像描述方法。首先,在特征提取阶段,利用... 现有图像描述方法只利用区域型视觉特征生成描述语句,忽略了网格型视觉特征的重要性,并且均为两阶段方法,从而影响了图像描述的质量。针对该问题,提出一种基于Transformer视觉特征融合的端到端图像描述方法。首先,在特征提取阶段,利用视觉特征提取器提取出区域型视觉特征和网格型视觉特征;其次,在特征融合阶段,通过视觉特征融合模块对区域型视觉特征和网格型视觉特征进行拼接;最后,将所有的视觉特征送入语言生成器中以生成图像描述。该方法各部分均基于Transformer模型实现,实现了一阶段方法。在MS-COCO数据集上的实验结果表明,所提方法能够充分利用区域型视觉特征与网格型视觉特征的优势,BLEU-1、BLEU-4、METEOR、ROUGE-L、CIDEr、SPICE指标分别达到83.1%、41.5%、30.2%、60.1%、140.3%、23.9%,优于目前主流的图像描述方法,能够生成更加准确和丰富的描述语句。 展开更多
关键词 图像描述 区域型视觉特征 网格型视觉特征 Transformer模型 端到端训练
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