[发明专利]一种基于主题损失的视觉问答模型构建方法在审
| 申请号： | 202110430766.3 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113157889A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 金鑫;周兴晖;吕建文;肖超恩 | 申请（专利权）人： | 韶鼎人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/583;G06F16/55;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种基于主题损失的视觉问答模型构建方法，所述视觉问答模型包括三个部分：视觉特征提取部分、问题提取部分和信息融合部分，在视觉问答模型中设计有一种损失函数，用于约束视觉问答中回答的生成与图像内容相关；使用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)进行视觉问答任务，同时使用适用于多主题的损失函数。本发明对图像和问题分别编码后输出的向量进行融合，并执行视觉问答任务。同时由于许多主题的关键词数量较多，添加适用针对不同主题的损失函数将取得更好的效果。通过视觉问答，人们可以从图像中获得更多想要的信息，该技术可应用于智能拍照指导、艺术品评价指导、机器人智能交互等等应用领域，对计算机视觉和模式识别的影响深远。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主题 损失 视觉 问答 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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