[发明专利]基于双视域语义推理网络的图像文匹配方法在审
| 申请号： | 202010012176.4 | 申请日： | 2020-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111242197A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 吴春雷;吴杰;王雷全;路静;段海龙 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于双视域语义推理网络的图像文本匹配任务，它是计算机视觉领域的一个重要研究课题。现有的方法大多集中于简单地聚合所有可能的区域和词对的相似性，更多地关注更重要的词或区域。但是，如果只关注区域和词对之间的相似性，就会扭曲图像本身所表达的中心意义，从而缺乏全局语义概念。为了解决这一问题，本发明首次提出了基于双视域语义推理的网络用于图像文本匹配，该网络将全局语义匹配和局部语义匹配结合在一个整体的深度框架中，以实现更有效的匹配。从局部视域出发，设计区域增强模块生成高亮显示图像区域的空间地图，为发现每个区域语义相似的词和每个词语义相似的词提供丰富的信息。从全局视域出发，使用Bi‑GRU来推断图像的全局语义信息，并将其与句子进行匹配。本发明在MSCOCO和Flicr30K数据集上进行的大量实验表明了该方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 视域 语义 推理 网络 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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