声明
第一章 绪 论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 数据集
1.2.2 非深度学习模型
1.2.3 深度学习模型
1.2.4 前人工作总结
1.3 论文主要研究内容
1.4 本论文的结构安排
第二章 基于语义网络的视觉推理框架设计
2.1 框架构成及特性
2.2 语义表征提取模块的理论模型
2.3 问题理解模块的理论模型
2.4 语义表征有效性论证
2.4.1Enhanced Sort-of-CLEVR数据集的构建
2.4.2 语义表征替代图像特征实验
2.4.3 实验结果分析
2.5 语义表征组织结构探究
2.6 本章小结
第三章 语义表征提取模块设计细节
3.1 用于组合式语言和初级视觉推理的诊断数据集CLEVR
3.2基于Single Shot MultiBox Detector的目标检测与识别
3.3 少样本目标检测模型的设计与构建
3.3.1 全卷积神经网络
3.3.2 基于U-net和分水岭分割的目标检测
3.3.3 模型改进
3.4 属性提取模块的设计与构建
3.4.1 空间金字塔池化
3.4.2 残差网络
3.4.3 通用的属性提取模型
3.5 本章小结
第四章 问题理解模块设计细节
4.1 基于问题嵌入的问题理解模块设计
4.2 基于机器翻译的问题理解模块设计
4.3 本章小结
第五章 模型评估及模型可视化
5.1 模型评估
5.1.1 基线模型实验结果
5.1.2 基于推理过程的视觉推理模型
5.1.3 基于关系矩阵的视觉推理模型
5.2 模型可视化实现
5.3 本章小结
第六章 总 结
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
