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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明涉及一种基于多尺度原型网络的场景图生成方法。所述方法包括：通过双重交叉注意力网络聚合多模态交互信息，并基于多模态交互信息提取主体特征、客体特征；对主体特征、客体特征进行关系融合，通过MLP网络得到关系表示结果；通过Kmeans聚类算法，依据关系表示结果为每个关系类归纳出聚类中心原型，得到视觉原型；通过GloVe算法根据谓词标签到语义原型；通过不同的MLP网络分别对视觉原型、语义原型进行处理并聚合，得到多尺度谓词原型；根据多尺度谓词原型进行谓词类别预测，并基于谓词预测结果生成场景图。通过采用双重交叉注意力网络，可以实现跨通道、跨模态的信息交互融合；能准确捕获主体和客体之间的关联性，从而提高场景图生成效果。
主权项：1.一种基于多尺度原型网络的场景图生成方法，其特征在于，所述方法包括：通过双重交叉注意力网络聚合多模态交互信息，并基于所述多模态交互信息提取主体特征、客体特征；对所述主体特征、客体特征进行关系融合，通过MLP网络得到关系表示结果；通过Kmeans聚类算法，依据所述关系表示结果为每个关系类归纳出聚类中心原型，得到视觉原型；通过GloVe算法根据谓词标签得到语义原型；通过不同的MLP网络分别对所述视觉原型、所述语义原型进行处理并聚合，得到多尺度谓词原型；根据所述多尺度谓词原型进行谓词类别预测，并基于谓词预测结果生成场景图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 基于多尺度原型网络的场景图生成方法
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