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一种基于深度学习模型的图像中文描述方法

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本发明一种基于深度学习模型的图像中文描述方法属于计算机视觉与自然语言处理领域；包括准备ImageNet图像数据集和AI Challenger图像中文描述数据集；对ImageNet图像数据集利用DCNN进行预训练，得到DCNN预训练模型；对AI Challenger图像中文描述数据集进行图像特征提取和图像特征映射，传输到GRU门限递归网络循环神经网络；对AI Challenger图像中文描述数据集中的AI Challenger图像标注集进行词编码矩阵构建；利用NNLM提取词嵌入特征，完成文本特征映射；GRU门限递归网络循环神经网络作为语言生成模型，完成图像描述模型构建；中文描述语句生成；本发明弥补了图像中文描述的空白，实现自动生成图像中文描述的功能，并且在描述内容的准确性上有很好的改进，为中文NLP以及计算机视觉的发展奠定了基础。

著录项

公开/公告号CN108009154B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-05

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨理工大学;
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申请/专利号CN201711385165.5
发明设计人王玉静;吕世伟;谢金宝;殷楠楠;谢桂芬;李佰蔚;
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申请日2017-12-20
分类号G06F40/289(20200101);G06F40/242(20200101);G06F16/583(20190101);G06N3/04(20060101);
代理机构23209 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙);
代理人曹徐婷
地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
入库时间 2022-08-23 11:27:51

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