文件名称:
StructCap：用于图像字幕的结构化语义嵌入
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：图像字幕已引起多媒体和计算机视觉领域越来越多的研究关注。 为了对视觉内容进行编码，现有方法通常利用现成的深度卷积神经网络（CNN）模型来提取视觉特征，然后将其发送到基于递归神经网络（RNN）的文本生成器以输出单词序列。 最近，一些方法利用注意力机制对视觉对象和场景信息进行编码。 尽管取得了令人鼓舞的进展，但一个明显的缺点是区分和建模关键语义实体及其关系，而这些语义实体又被广泛认为是我们描述图像内容的重要线索。 在本文中，我们提出了一种新颖的图像字幕模型，称为StructCap。它将模型中的给定图像解析为关键实体及其之间的关系，并以视觉分析树的形式进行组织，并通过视觉注意将其转换并嵌入到编码器-解码器框架下。 我们给出了端到端的公式，以促进视觉树解析器，结构化语义注意和基于RNN的字幕模块的联合训练。 在两个公开基准（Microsoft COCO和Flickr30K）上的实验结果表明，在各种标准评估指标下，建议的StructCap模型优于最新方法。
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