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基于深度学习的图像特征理解与语义表达

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景与意义第15-17页
    1.2 图像语义理解的关键问题第17-19页
    1.3 本文的研究内容与主要工作第19-22页
    1.4 本文主要创新点第22-24页
    1.5 本文组织结构第24-27页
第2章 国内外研究现状第27-37页
    2.1 视觉关系识别第27-30页
        2.1.1 上下文学习第27-28页
        2.1.2 类层次结构第28-29页
        2.1.3 视觉关系识别第29-30页
    2.2 密集型图像描述生成第30-31页
        2.2.1 图像描述生成第30-31页
        2.2.2 密集型图像描述第31页
    2.3 文本生成高清图像第31-35页
        2.3.1 生成对抗网络第32-33页
        2.3.2 基于文本生成高清图像的条件生成对抗网络第33-34页
        2.3.3 条件批量归一化第34-35页
    2.4 已有算法存在的不足第35-37页
第3章 视觉关系识别第37-59页
    3.1 引言第37-40页
    3.2 “空间-上下文-外观”的信息交互第40-44页
        3.2.1 外观,上下文以及空间位置第40-41页
        3.2.2 “空间-上下文-外观”模块第41-42页
        3.2.3 变焦网络:层叠的空间-上下文-信息模块第42-44页
    3.3 类内多层语义标签树第44-48页
        3.3.1 针对主语(宾语)的语义标签树第47页
        3.3.2 针对谓语的语义标签树第47-48页
        3.3.3 多级语义标签损失函数第48页
    3.4 实验第48-57页
        3.4.1 实验设置第48-49页
        3.4.2 实验结果与分析第49-50页
        3.4.3 消融实验第50-53页
        3.4.4 视觉关系检测第53-55页
        3.4.5 拓展性分析第55-57页
    3.5 本章小结第57-59页
第4章 密集型图像描述生成第59-79页
    4.1 引言第59-62页
    4.2 基于上下文信息以及语言属性的网络结构第62页
    4.3 基于非局部均值的个体信息融合第62-65页
        4.3.1 非局部均值算法第63页
        4.3.2 基于非局部均值的特征提取第63-65页
    4.4 基于语言属性损失函数的上下文信息融合第65-68页
        4.4.1 多尺度上下文信息融合第65-66页
        4.4.2 层叠性语义监督的标签生成第66-68页
    4.5 实验第68-77页
        4.5.1 实验设置第68-71页
        4.5.2 实验结果与分析第71-72页
        4.5.3 消融实验第72-77页
    4.6 本章小结第77-79页
第5章 文本生成高清图像第79-101页
    5.1 引言第79-82页
    5.2 语义解析生成对抗网络第82页
    5.3 基于Siamese结构的多层级生成对抗网络第82-87页
        5.3.1 文本编码器第83页
        5.3.2 多层级生成对抗网络第83-84页
        5.3.3 对比度损失函数第84-85页
        5.3.4 结合对比度损失函数的判别器第85-87页
    5.4 基于语义的条件批量归一化第87-89页
        5.4.1 批量归一化第87页
        5.4.2 条件批量归一化第87-88页
        5.4.3 语义条件批量归一化第88-89页
    5.5 实验第89-100页
        5.5.1 实验设置第89-92页
        5.5.2 实验结果与分析第92-93页
        5.5.3 消融实验第93-97页
        5.5.4 泛化能力分析第97-98页
        5.5.5 参数分析第98-100页
    5.6 本章小结第100-101页
第6章 总结与展望第101-105页
    6.1 论文总结第101-103页
    6.2 研究展望第103-105页
参考文献第105-117页
致谢第117-119页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第119-120页

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