基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
图像描述是机器学习和计算机视觉的重要研究领域,但现有方法对于视觉特征和模型架构之间存在的语义信息关联性探索还存在不足.本文提出了一种基于用户标签、视觉特征的注意力模型架构,能够有效地结合社交图像特征和图像中用户标签生成更加准确的描述.我们在MSCOCO数据集上进行了实验来验证算法性能,实验结果表明本文提出的基于用户标签、视觉特征的注意力模型与传统方法相比具有明显的优越性.
推荐文章
融入视觉常识和注意力的图像描述
图像描述
注意力机制
视觉常识
注意偏差
结合引导解码和视觉注意力的图像语义描述模型
图像描述
多示例学习
引导解码
视觉注意力机制
面向社交媒体的分级注意力表情符预测模型
表情符预测
标签
分级预测
注意力机制
社交媒体
基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取
注意力模型
投影分割
矩形度
复杂度
兴趣区域提取
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于用户注意力与视觉注意力的社交图像描述
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 社交图像描述 用户注意力 视觉注意力 用户标签 长短时记忆网络
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 209-213
页数 5页 分类号
字数 3932字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006501
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
社交图像描述
用户注意力
视觉注意力
用户标签
长短时记忆网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
论文1v1指导