[发明专利]基于多层次注意力机制的文本修改图片网络模型训练方法有效
| 申请号： | 202010639352.7 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111898456B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 宋井宽;叶芊;高联丽 | 申请（专利权）人： | 贵州大学;电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V30/413 | 分类号： | G06V30/413;G06V10/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 55000*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层次注意力机制的文本修改图片网络模型训练方法，涉及计算机处理技术领域，该方法提出了用局部注意力网络和全局注意力网络，结合文本特征与图片特征训练文本修改图片网络模型，且在模型训练的过程中，考虑了cycle loss，继而利用最终得到的文本修改图片网络模型修改图片时，能精确修改图片的视觉属性，不会对文本信息中未提及的视觉属性进行修改；采用该训练方法训练出的模型，已在当前主流的数据集上进行了验证，取得了当前最好的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层次 注意力 机制 文本 修改 图片 网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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