典型文献
基于DMN的跨模态目标实例分割方法
文献摘要：
在DMN的基础上提出一种跨模态目标实例分割方法,旨在结合自然语言表达,利用不同模态信息从图像中分割所描述对象.在视觉特征提取网络DPN92中引入CBAM注意力机制,关注空间和通道上的有用信息;将BN层替换为联合BN和FRN的正则化,减少批次量和通道数对提取特征网络性能的影响,提高网络的泛化能力;在三个通用数据集ReferIt、GRef和UNC上进行仿真实验.实验结果显示,提出的引入CBAM注意力机制和联合正则化改进模型在mIou评价指标上,ReferIt和GRef上分别提升了1.85和0.52个百分点,在UNC三个验证集上分别提升了1.98、2.22和2.75个百分点.表明改进模型在预测准确度方面优于已有模型.
文献关键词：
跨模态;自然语言处理;目标实例分割;注意力机制;联合正则化
中图分类号：
作者姓名：
熊珺瑶;宋振峰;王蓉
作者机构：
中国人民公安大学 信息与网络安全学院,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]熊珺瑶;宋振峰;王蓉-.基于DMN的跨模态目标实例分割方法)[J].计算机工程与应用,2022(20):117-123
A类：
目标实例分割,DPN92,ReferIt,GRef,联合正则化
B类：
DMN,跨模态,分割方法,语言表达,模态信息,视觉特征,特征提取网络,CBAM,注意力机制,BN,层替换,FRN,通道数,提取特征,网络性能,泛化能力,通用数据,UNC,改进模型,mIou,百分点,验证集,预测准确度,自然语言处理
AB值：
0.286017
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