一种基于属性增强注意力模型的图像描述网络及技术
授权
摘要
本发明提供了一种基于属性增强注意力模型的图像描述网络及技术，通过对属性词之间的相关关系和共生关系进行建模，使模型在预测属性时，不仅能利用图像的信息预测属性词，而且还能通过理解属性词之间的关系进行预测；同时在属性预测的基础上，引入相对于属性的图像信息特征，解决了目前注意力模型中存在的图像特征冗余以及存在和图像内容信息不相关特征的问题，提高了模型预测属性及图像描述的能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于属性增强注意力模型的图像描述网络及技术
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108959512A
申请号 ：
CN201810684426.1
公开（公告）日 ：
2018-12-07
申请日 ：
2018-06-28
授权号 ：
CN108959512B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
丁贵广陈辉
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京八月瓜知识产权代理有限公司
代理人 ：
马东瑞
优先权 ：
CN201810684426.1
主分类号 ：
G06F17/30
IPC分类号 ：
G06F17/30
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2019-01-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/30
申请日 : 20180628
申请日 : 20180628
2018-12-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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