计算机应用

作者：隋佳宏, 毛莺池, 于慧敏, 王子成, 平萍

单位：1.河海大学 计算机与信息学院，南京 210098；2.水利部水利大数据重点实验室（河海大学），南京 210098；3.中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，昆明 650051

关键词：网格特征,图注意力网络,卷积神经网络,图像描述生成,全局特征

基金：国家自然科学基金资助项目(61902110);江苏省重点研发计划项目(BE2020729);华能集团总部科技项目(HNKJ19?H12)

现有图像描述生成方法仅考虑网格的空间位置特征，网格特征交互不足，并且未充分利用图像的全局特征。为生成更高质量的图像描述，提出一种基于图注意力网络（GAT）的全局图像描述生成方法。首先，利用多层卷积神经网络（CNN）进行视觉编码，提取给定图像的网格特征和整幅图像特征，并构建网格特征交互图；然后，通过GAT将特征提取问题转化成节点分类问题，包括一个全局节点和多个局部节点，更新优化后可以充分利用全局和局部特征；最后，基于Transformer的解码模块利用改进的视觉特征生成图像描述。在Microsoft COCO数据集上的实验结果表明，所提方法能有效捕捉图像的全局和局部特征，在CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）指标上达到了133.1%。可见基于GAT的全局图像描述生成方法能有效提高文字描述图像的准确度，从而可以使用文字对图像进行分类、检索、分析等处理。

来源：2023年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2023年第5期