基于联合图像特征的图像相对属性学习
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关研究工作分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 相对属性学习 | 第11-13页 |
| 1.2.2 联合图像特征 | 第13页 |
| 1.2.3 排序学习 | 第13-14页 |
| 1.2.4 注意力机制 | 第14-15页 |
| 1.3 常用数据集和评价指标 | 第15-18页 |
| 1.3.1 常用公开数据集 | 第16-17页 |
| 1.3.2 性能评价指标 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.5 本文主要内容和结构 | 第20-22页 |
| 2 基于联合图像特征的相对属性学习 | 第22-32页 |
| 2.1 问题概述 | 第22-23页 |
| 2.2 算法设计和实现 | 第23-26页 |
| 2.2.1 图像特征提取模块 | 第24-25页 |
| 2.2.2 联合特征表示模块 | 第25页 |
| 2.2.3 预测模块和优化函数 | 第25-26页 |
| 2.3 实验设计和验证 | 第26-30页 |
| 2.3.1 数据集介绍和设置 | 第26页 |
| 2.3.2 数据处理策略 | 第26页 |
| 2.3.3 模型训练和参数设置 | 第26-27页 |
| 2.3.4 实验结果和比较 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于注意力机制的图像相对属性学习 | 第32-44页 |
| 3.1 问题概述 | 第32-33页 |
| 3.2 算法设计和实现 | 第33-36页 |
| 3.2.1 图像特征提取模块 | 第34页 |
| 3.2.2 基于注意力机制的联合特征表示模块 | 第34-35页 |
| 3.2.3 预测模块和优化函数 | 第35-36页 |
| 3.3 实验分析和验证 | 第36-42页 |
| 3.3.1 数据集介绍和设置 | 第36页 |
| 3.3.2 数据处理策略 | 第36页 |
| 3.3.3 模型训练和参数设置 | 第36页 |
| 3.3.4 模型有效性分析 | 第36-37页 |
| 3.3.5 数据集实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 3.3.6 显著性图可视化分析 | 第40-41页 |
| 3.3.7 分析和讨论 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 总结与展望 | 第44-46页 |
| 4.1 本文工作总结 | 第44页 |
| 4.2 工作展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 发表文章目录 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
