典型文献
基于改进注意力机制的图像描述算法
文献摘要：
图像描述的任务是根据输入图像自动生成描述该图像的语句,属于计算机视觉与自然语言处理的交叉领域.针对传统注意力机制提取特征能力不足、模型复杂且训练困难等问题,本文提出了一种改进注意力机制的图像描述模型.在传统注意力机制的基础上引入高效通道注意模块,在提升特征提取效果的同时降低模型复杂度,在保证性能的同时提高模型效率,更好的提取图像重要部分特征,生成更为准确的自然语言描述.模型在MSCOCO数据集上进行了验证,实验结果表明,相较于传统的注意力机制,模型在生成描述语句准确性方面有较大提升,在BLEU-1、BLEU-3、BLEU-4上分别有0.2％、0.3％、0.6％的提高.
文献关键词：
图像描述;注意力机制;自然语言处理;通道注意模块
中图分类号：
作者姓名：
周宇辉;何志琴
作者机构：
贵州大学电气工程学院,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]周宇辉;何志琴-.基于改进注意力机制的图像描述算法)[J].智能计算机与应用,2022(02):58-63
A类：
B类：
改进注意力机制,自动生成,语句,计算机视觉,自然语言处理,交叉领域,提取特征,图像描述模型,通道注意模块,提取效果,模型复杂度,分特征,MSCOCO,描述语,BLEU
AB值：
0.285067
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