基于连续Skip-gram及深度学习的图像描述方法OACSTPCD
Image Caption Method Based on Continuous Skip-Gram and Deep Learning
图像描述生成依赖于词向量及其质量,为了进一步提高生成图像描述的准确率,本文将连续Skip-gram模型引入生成图像描述的框架中.该框架首先利用连续Skip-gram学习单词的分布式表示,产生高质量的词向量,降低了词向量的计算复杂度,然后利用区域卷积神经网络对图像进行目标检测及特征提取,最后将词向量与图像特征向量分别作为循环神经网络的输入向量以及偏置向量,进而输出图像描述.实验结果表明:与m-RNN模型、Neural Image Caption模型…查看全部>>
Generating image caption relies on word vectors and their quality.In order to further improve the accuracy of image caption,this paper introduces continuous Skip-gram model into the frame of generating image caption.Continuous Skip-gram model is employed in the frame to learn the distributed representation of words,thus high quality word vectors are obtained and it reduces the computational complexity of word vectors.Then,Region-based Convolutional Neural Ne…查看全部>>
曹刘彬;张丽红
山西大学物理电子工程学院,山西太原030006山西大学物理电子工程学院,山西太原030006
信息技术与安全科学
深度学习图像描述生成Skip-gram词向量
deep learningimage caption generationSkip-gramword vector
《测试技术学报》 2017 (5)
423-427,5
山西省科技攻关计划(工业)资助项目(2015031003-1)
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