| 一种基于多级LSTM解码器的细粒度图像描述方法 |
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| 引用本文： | 罗 锋,隋爱娜.一种基于多级LSTM解码器的细粒度图像描述方法[J].教育技术导刊,2019,18(9):58-61. |
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| 作者姓名： | 罗 锋 隋爱娜 |
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| 作者单位： | 1. 中国传媒大学 计算机与网络空间安全学院；2. 智能融媒体教育部重点实验室，北京 100024 |
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| 基金项目： | 中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项项目（3132018XNG1804） |
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| 摘 要： | 现有图像描述方法常见训练对象为单一的句子解码器，造成生成的描述内容在长距离依赖上效果不显著，描述细节质量不高，从而不能真实、完整地表征图像全局关系。针对该问题，设计一种基于多层LSTM解码机制的图像描述方法。该方法由多个LSTM解码器组成，其中每一个解码器均基于前一级输出进行工作，从而生成越来越精细的描述内容。在MS-COCO 测试集中，该方法的BLEU-1和CIDEr分别可达到0.753与1.090，明显优于单一解码器结构模型。实验结果表明，生成的模型表现出更精细的图像描述。
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| 关 键 词： | 图像描述 长短时记忆网络 解码器 |
| 收稿时间： | 2019-05-06 |
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