[发明专利]基于LSTM和YOLOX的图像标题生成方法在审
| 申请号： | 202210008914.7 | 申请日： | 2022-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN114510929A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 夏海英;张致鑫;陆智韦彬;吴波;黄嘉琪;梁钟;黄芷锟 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/258 | 分类号： | G06F40/258;G06V10/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 张学平 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于LSTM和YOLOX的图像标题生成方法，采用YOLOX作为特征提取网络，通过YOLOX将预测分支解耦改善了收敛速度，提取后的特征向量会被传输给解码器长短期记忆网络，长短期记忆网络根据上下文向量、之前的隐藏状态和之前生成的单词，在每个时间步骤生成一个单词，从而生成标题，此外还引入了SE通道注意力机制，当解码器LSTM生成一个用于构成目标句子的词时，根据源句子动态地生成一个语境向量，然后网络会根据这个语境向量来预测词，有效地解决了现有的卷积神经网络图像标题生成方法因耗费计算资源过多导致的生成图像标题生成效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm yolox 图像 标题 生成 方法 | ||
【主权项】：
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