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基于残差连接的Inception网络结合多层GRU的中文图像语义描述方法

摘要

本发明一种基于残差连接的Inception网络结合多层GRU网络的中文图像语义描述方法属于计算机视觉与自然语言处理领域;包括利用开源框架tensorflow对AI Challenger图像中文描述训练集以及评估集进行预处理生成用于训练的tfrecord格式文件;利用Inception_ResNet_v2网络对ImageNet数据集进行预训练,得到卷积网络预训练模型;加载预训练参数至Inception_ResNet_v2网络中并对AI Challenger图像集进行图像特征描述子的抽取;建立单隐层神经网络模型将图像特征描述子映射到词嵌入空间;将词嵌入特征矩阵与二次特征映射后的图像特征描述子作为双层GRU网络的输入;将原始图片输入到图说模型生成中文描述语句;使用评估数据集利用训练好的模型以Perplexity指标作为评估标准进行评估;本发明实现了用中文描述图像的技术问题,加强了语句的连贯性与可读性。

著录项

  • 公开/公告号CN108830287A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨理工大学;

    申请/专利号CN201810349798.9

  • 申请日2018-04-18

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构23209 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人荣玲

  • 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

  • 入库时间 2023-06-19 07:15:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-12-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180418

    实质审查的生效

  • 2018-11-16

    公开

    公开

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