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基于递归记忆网络的无监督图像描述模型的生成方法

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本发明公开了一种基于递归记忆网络的无监督图像描述模型的生成方法，其步骤包括：1视觉概念提取与单词表的构建；2视觉概念特征的获取；3基于记忆的解码器的处理；4基于记忆的重构器的处理；5在句子语料库上的模型参数优化；6在图像数据集上的模型参数优化。本发明能够在完全无监督的情况下获取到可靠的图像描述模型，从而能自动生成高质量、多样、准确的图像描述。

著录项

公开/公告号CN111242059A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-05

原文格式PDF
申请/专利权人合肥工业大学;
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申请/专利号CN202010049142.2
发明设计人郭丹;宋培培;刘祥龙;汪萌;
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申请日2020-01-16
分类号
代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;
代理人陆丽莉
地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号
入库时间 2023-12-17 09:55:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200116

实质审查的生效
2020-06-05

公开

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