基于注意力机制和深度学习的遥感图像自然语言生成方法

摘要

本发明公开一种基于注意力机制和深度学习的遥感图像自然语言生成方法，该方法包括以下步骤：步骤一、预处理遥感图像和对应的自然语言描述。步骤二、将降噪后的遥感图像输入到密集定位卷积神经网络(Intensive Positioning Convolution Neural Network，简称IPCNN)中。步骤三、将步骤二获得的区域块输入到重分配长短期记忆网络(Reassignment Long‑Short Term Memory，简称RLSTM)中。进入到RLSTM的权重分配层中，利用多层网络函数分别求得每个区域的权重，最后通过RLSTM的深度输出层实现自然语言描述的整体输出。步骤四、将步骤三中生成的自然语言描述输入遥感图像语言描述打分模型，得到句子的打分。步骤五、将目标位置、类别标签和自然语言描述得分输入到数据库中，等待调用。