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民族服装图像描述生成的局部属性注意网络
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作者 张绪辉 刘骊 +2 位作者 付晓东 刘利军 彭玮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期399-412,共14页
针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据... 针对民族服装图像属性信息复杂、类间相似度高且语义属性与视觉信息关联性低,导致图像描述生成结果不准确的问题,提出民族服装图像描述生成的局部属性注意网络.首先构建包含55个类别、30000幅图像,约3600 MB的民族服装图像描述生成数据集;然后定义民族服装208种局部关键属性词汇和30089条文本信息,通过局部属性学习模块进行视觉特征提取和文本信息嵌入,并采用多实例学习得到局部属性;最后基于双层长短期记忆网络定义包含语义、视觉、门控注意力的注意力感知模块,将局部属性、基于属性的视觉特征和文本编码信息进行融合,优化得到民族服装图像描述生成结果.在构建的民族服装描述生成数据集上的实验结果表明,所提出的网络能够生成包含民族类别、服装风格等关键属性的图像描述,较已有方法在精确性指标BLEU和语义丰富程度指标CIDEr上分别提升1.4%和2.2%. 展开更多
关键词 民族服装图像 图像描述生成 文本信息嵌入 局部属性学习 注意力感知
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