公开(公告)号：CN110490254A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910766684.9

申请日：2019-08-20

Applicant: 山西潞安环保能源开发股份有限公司五阳煤矿 ,  中国矿业大学(北京)

Inventor： 郭杨 ,  刘康 ,  佐江宏 ,  常青 ,  管志斌 ,  高鑫 ,  关瑞荣 ,  郭素芳

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/54

Abstract: 本发明提出一种基于序列化双重注意力机制层次网络的图像语义生成方法，该方法基于ResNet-152网络模型、LSTM的双层堆栈RNN网络，不仅可以检测出图像的粗粒度特征信息，还可以检测出图像子区域中的细粒度特征信息，使用粗粒度-细粒度的层次网络结构生成详细的图像语义描述信息，提高图像语义信息生成方法的鲁棒性。

公开(公告)号：CN110490254B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910766684.9

申请日：2019-08-20

Applicant: 山西潞安环保能源开发股份有限公司五阳煤矿 ,  中国矿业大学(北京)

Inventor： 郭杨 ,  刘康 ,  佐江宏 ,  常青 ,  管志斌 ,  高鑫 ,  关瑞荣 ,  郭素芳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于序列化双重注意力机制层次网络的图像语义生成方法，该方法基于ResNet‑152网络模型、LSTM的双层堆栈RNN网络，不仅可以检测出图像的粗粒度特征信息，还可以检测出图像子区域中的细粒度特征信息，使用粗粒度‑细粒度的层次网络结构生成详细的图像语义描述信息，提高图像语义信息生成方法的鲁棒性。