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一种基于增强学习的图像描述对抗生成方法

摘要

本发明公开了一种基于增强学习的图像描述对抗生成方法,包括如下步骤:S1,根据待描述图像检索相似图像及其文本描述;S2,构建基于注意力机制的图像描述生成网络,在待描述图像生成文本时,引入注意力机制和长短期记忆网络,将长短期记忆网络的输出,结合提取的图像特征,经过注意力机制,计算损失,得到生成的文本描述;S3,构建图像描述相似性配对判别网络;S4,利用待描述图像及其标注配对的文本描述、生成网络生成的文本描述,及其相似图像的文本描述,通过判别网络进行配对判别,根据判别网络输出的奖励值,对生成网络和判别网络进行联合迭代优化;S5,将待生成描述的图像,输入训练后的生成网络,生成文本描述。

著录项

  • 公开/公告号CN114022687A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202111120908.2

  • 发明设计人 王蕊;吕飞霄;李太豪;裴冠雄;

    申请日2021-09-24

  • 分类号G06V10/74(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33213 杭州浙科专利事务所(普通合伙);

  • 代理人杨小凡

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2023-06-19 14:06:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-02-08

    公开

    发明专利申请公布

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