[发明专利]一种快速可学习的大尺度图像描述方法在审
| 申请号： | 202310935568.1 | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116935387A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杨小宝;田茜;宋博辉;贺子青 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/40;G06V10/82;G06F40/126;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/08;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京前审知识产权代理有限公司 11760 | 代理人： | 张静;尹秀峰 |
| 地址： | 710061 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种具有快速归一化的可学习线性注意力的大尺度图像描述方法，所述方法包括如下步骤：S100：采用深度卷积神经网络对待描述的大尺度图像进行初步特征提取，获得该待描述的大尺度图像的第一特征信息；S200：将所述第一特征信息输入包含可学习的线性注意力的编码器进行编码，得到第二特征信息；S300：将所述第二特征信息输入解码器中，得到待描述的大尺度图像的文字表示。所述方法能够加快模型的推理速度，使得大尺度图像描述模型在处理效率问题得到了缓解，同时增强模型的特征表示能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 快速 学习 尺度 图像 描述 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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