基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型
網絡安全與數據治理
及昕浩，彭玉青
（河北工業大學人工智能與數據科學學院，天津300401）
摘要： 現有的圖像描述模型使用全局特征時受限于感受野大小相同，而基于對象區域的圖像特征缺少背景信息。為此，提出了一種新的語義提取模塊提取圖像中的語義特征，使用多特征融合模塊將全局特征與語義特征進行融合，使得模型同時關注圖像的關鍵對象內容信息和背景信息。并提出基于深度注意力的解碼模塊，對齊視覺和文本特征以生成更高質量的圖像描述語句。所提模型在Microsoft COCO數據集上進行了實驗評估，分析結果表明該方法能夠明顯提升描述的性能，相較于其他先進模型具有競爭力。
中圖分類號：TP391文獻標識碼：ADOI: 10.19358/j.issn.2097-1788.2024.02.008
引用格式：及昕浩，彭玉青.基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型［J］.網絡安全與數據治理，2024，43（2）：49-53.
引用格式：及昕浩，彭玉青.基于深度注意力的融合全局和語義特征的圖像描述模型［J］.網絡安全與數據治理，2024，43（2）：49-53.
Deep attention based image caption model with fusion of global and semantic feature
Ji Xinhao，Peng Yuqing
(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300401,China)
Abstract： Aiming at the problems that existing image caption generation models face limitations when utilizing global features due to the fixed receptive field size, and object region based image features lack background information, an image caption model(DFGS) is proposed. A multifeature fusion module is designed to fuse global and semantic feature, allowing the model to focus on key object and background information in the image. A deep attentionbased decoding module is designed to align visual and textual features, enhancing the generation of higher quality image description statements. Experimental results on MSCOCO dataset show that the proposed model can produce more accurate captions, and is competitive compared with other advanced models.
Key words : image caption; global feature; semantic feature; feature fusion
引言
圖像描述［1-2］是一種使用自然語言描述圖像內容的任務，是一項涉及計算機視覺領域和自然語言處理領域的跨領域研究內容。目前大多數方法使用卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）編碼圖像以提取圖像特征，然后使用Transformer網絡結構來解析圖像特征并生成描述語句。Pan等人［3］提出了XLinear注意力塊來捕獲單或多模態之間的二階相互作用，并將其集成到Transformer編碼器和解碼器中。Cornia等人［4］在Transformer編碼器和解碼器中設計了類似網格的連接，以利用編碼器的低級和高級特征。多數研究者針對Transformer網絡結構進行改進，沒有關注CNN提取到的圖像特征其對應的感受野是均勻的網格，難以明顯地關注圖像中對象內容信息的問題。此外Transformer模型中的注意力機制僅僅是隱式地計算單個區域和其他區域的相似性，無法捕捉長距離的關系。
作者信息：
及昕浩，彭玉青
（河北工業大學人工智能與數據科學學院，天津300401）
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