[发明专利]一种基于长短时记忆网络变体的图像描述生成方法有效
| 申请号： | 202010129973.0 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368898B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 王瀚漓;杨龙雨 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于长短时记忆网络变体的图像描述生成方法，该方法利用一图像描述模型生成待识别图像的图像描述，所述图像描述模型包括卷积神经网络、图像特征编码模块和描述生成模块，所述卷积神经网络获得待识别图像的初始图像特征，所述图像特征编码模块对初始图像特征进行处理，所述图像特征编码模块的输出和所述初始图像特征同时作为描述生成模块的输入，所述描述生成模块中，基于注意力机制和长短时记忆网络变体生成描述句子。与现有技术相比，本发明具有能显著提升图像描述的质量和准确性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短时记忆 网络 变体 图像 描述 生成 方法 | ||
【主权项】：
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