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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于Transformer多粒度特征融合的图像描述方法，包括：处理图像数据，将数据划分为训练集、验证集和测试集；构建多尺度特征提取模块MVIT；构建多特征融合模块HF进行视觉特征向量的融合；构建文本解码器，将提取的视觉特征信息和文本信息通过因果注意力机制进行融合，生成最终的图像描述内容；通过构造多尺度特征提取模块和多层级融合模块，以及文本解码器，搭建一个完整的基于Transformer的多粒度特征融合图像描述生成模型，将待描述的图像输入该模型中即可生成图像描述。本发明通过多粒度特征融合技术，能够更全面地捕获图像中的局部细节、物体关系以及全局上下文信息，从而生成更准确、更详细的图像描述。
主权项：1.基于Transformer多粒度特征融合的图像描述方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，处理图像数据，将数据划分为训练集、验证集和测试集；步骤2，构建多尺度特征提取模块MVIT；步骤3，构建多特征融合模块HF进行视觉特征向量的融合；步骤4，构建文本解码器，将提取的视觉特征信息和文本信息通过因果注意力机制进行融合，生成最终的图像描述内容；步骤5，通过构造多尺度特征提取模块和多层级融合模块，以及文本解码器，搭建一个完整的基于Transformer的多粒度特征融合图像描述生成模型，将待描述的图像输入该模型中生成图像描述。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于Transformer多粒度特征融合的图像描述方法
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