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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于条件变分Transformer和自省对抗学习的多样化图像描述方法，包括：提取图像的区域特征得到输入向量输入至预设的条件变分Transformer模型，得到图像的相应描述语句；该模型包括变分推断编码器和生成器；将模型使用序列化条件自编码中的变分下界机理进行预训练；再采用自省对抗学习策略进行微调，在不额外添加判别器的前提下，通过对抗学习自我评估生成的描述语句来实现图像描述的多样化。本发明采用序列化条件变分自编码架构，与条件变分Transformer模型相结合，解决了模型受限于单一映射的问题；采用自省对抗学习策略，缓解了模型受限于人工评价指标的问题，提升了多样化图像描述的性能。
主权项：1.一种基于条件变分Transformer和自省对抗学习的多样化图像描述方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1、获取图像，并提取该图像的区域特征得到输入向量；步骤2、将上述向量输入预设的条件变分Transformer模型，得到图像的相应描述语句；其中，所述预设的条件变分Transformer模型包括变分推断编码器和生成器，所述的变分推断编码器和生成器均由掩码自注意力层、交叉注意力层、归一化残差层和前馈神经网络组成；步骤3、将上述预设的条件变分Transformer模型使用序列化条件自编码中的变分下界机理进行模型的预训练；步骤4、将上述预训练的模型采用自省对抗学习策略进行微调，在不额外添加判别器的前提下，通过对抗学习思想自我评估生成的描述语句，来实现图像描述的多样化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于条件变分Transformer和自省对抗学习的多样化图像描述方法
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