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CNN图像标题生成

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图像标题生成是人工智能领域一个非常有挑战性的任务,该任务需要在给定一张图片的情况下能够生成与它内容相符的标题句子.它需要同时处理图像和文本两个模态的数据,并发现不同数据彼此间的关联.针对该任务通常采用一个编码器-解码器模型来解决,编码器则通常利用RNN网络来处理文本数据、CNN网络来处理图像数据.而本文则提出一个完全基于CNN的模型来同时处理两个模态的数据,通过在Flickr8k和Flickr30k数据上进行实验,实验结果表明了该模型的有效性,由于该模型是可并行运算的,在运行效率也有所提升.

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来源
《第六届中国计算机学会大数据学术会议》||1-6|共6页
会议地点
作者
Li Yong; 李勇; Cheng Honghong; 成红红; Liang Xinyan; 梁新彦; Guo Qian; 郭倩; Qian Yuhua; 钱宇华;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像标题生成; 多模态数据; 卷积神经网络; 特征提取;
入库时间 2022-08-17 11:29:40

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1. CNN图像标题生成 [J] . 李勇 ,成红红 ,梁新彦 . 西安电子科技大学学报（自然科学版） . 2019,第002期
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