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[00901614]一种基于深度关系自注意力网络的场景图生成方法

交易价格: 面议

所属行业: 网络

类型: 发明专利

技术成熟度: 正在研发

专利所属地:中国

专利号:CN202011500013.7

交易方式: 其他

联系人:

所在地:浙江杭州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

本发明公开了一种基于深度关系自注意力网络的场景图生成方法。本发明步骤如下:1、数据预处理及数据集的划分,2、使用预训练的目标检测网络对图像提取特征,3、构建目标的空间特征,4、构建目标的语言特征,5、构建相对关系特征,6、构建深度神经网络,7、损失函数,8、训练模型、9、网络预测值计算。本发明用于同时建模目标上下文和关系上下文的RSAN网络在场景图生成的任务上取得了显著性的提升效果,超越了该任务上的大部分主流方法。并且本发明的RSAN网络在其他跨模态相关领域中如图像内容问答和视觉关系检测中也具有十分重要的应用价值和巨大的潜力。
本发明公开了一种基于深度关系自注意力网络的场景图生成方法。本发明步骤如下:1、数据预处理及数据集的划分,2、使用预训练的目标检测网络对图像提取特征,3、构建目标的空间特征,4、构建目标的语言特征,5、构建相对关系特征,6、构建深度神经网络,7、损失函数,8、训练模型、9、网络预测值计算。本发明用于同时建模目标上下文和关系上下文的RSAN网络在场景图生成的任务上取得了显著性的提升效果,超越了该任务上的大部分主流方法。并且本发明的RSAN网络在其他跨模态相关领域中如图像内容问答和视觉关系检测中也具有十分重要的应用价值和巨大的潜力。

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