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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度多头信息聚合的图像描述方法，从多头注意力的角度引入多尺度视觉特征，提升编码器对图像特征进行高层次语义建模时捕获多样性信息的能力。具体来说，我们提出了一种尺度扩展算法来提取高尺度视觉特征，然后对于不同的注意力头引入不同的高尺度视觉特征，以捕获更加丰富的视觉信息。此外，对于编码器的浅层和深层，引入不同层级的高尺度视觉特征，进一步提升编码器的特征表示能力。本方法可以灵活的与现有的基于多头注意力机制的图像描述模型结合，帮助模型提取更加丰富的图像信息，提升图像描述的准确性。
主权项：1.一种基于多尺度多头信息聚合的图像描述方法，其特征在于，包括如下步骤，1对自然图像和文本描述数据集进行预处理；2构建特征提取器提取视觉特征G＝[g1,g2,…gi,…gN]，其中N表示图像I由N个栅格视觉特征组成；3构建高尺度视觉特征提取模块：多头注意力模块的输入是一维序列，重构输入图像特征序列的二维几何关系，然后基于原始的低尺度视觉信息提取高尺度的视觉特征；4构建多尺度特征融合模块：将提取到的高尺度视觉特征与原始特征融合以增强特征表征能力；5构建尺度扩展注意力模块：为每个注意力头都引入不同层级的高尺度视觉特征信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于多尺度多头信息聚合的图像描述方法
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