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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提出了一种基于谓词和三元组的多粒度场景图生成方法。该方法包括：建立图像数据集；构建基于谓词和三元组的场景图生成模型；设置模型训练约束，第一阶段训练采用联合损失对模型训练约束，联合损失包含交叉熵损失和对比学习损失，第二阶段训练采用交叉熵损失对模型训练约束；训练场景图生成模型，训练采用反向传播算法，迭代更新优化模型参数，直至模型损失区域收敛；将训练好的场景图生成模型应用于场景图生成。本发明通过分别提取实体间的粗颗粒度谓词特征和细粒度三元组特征相互补充，弥补了现有算法对视觉外观变化大的谓词建模不充分的缺陷，拓展了基于深度学习模型的场景图生成思路。
主权项：1.一种基于谓词和三元组的多粒度场景图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立图像数据集；步骤S2：构建场景图生成模型，所述场景图生成模型为双流场景图生成网络，同时对谓词上下文和三元组上下文建模，并在结尾阶段融合所提取的信息，形成相互指导，进而融合谓词上下文和三元组上下文实现场景图生成；步骤S3：设置模型训练约束，第一阶段训练采用联合损失对模型训练约束，联合损失包含交叉熵损失和对比学习损失，第二阶段训练采用交叉熵损失对模型训练约束；步骤S4：训练场景图生成模型，训练采用反向传播算法，迭代更新优化模型参数，直至模型损失区域收敛；步骤S5：将训练好的场景图生成模型应用于场景图生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于谓词和三元组的多粒度场景图生成方法
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