发明专利已授权

一种基于多目标关联深度推理的图像问答方法

📄 申请号：CN201910398140.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-05-14

公开号

CN110263912A

公开日

2019-09-20

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

图像问答图像问答深度学习计算机视觉

应用场景

图像问答系统, 智能客服, 图像理解, 人机交互, 智能教育

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摘要

本发明公开了一种基于多目标关联深度推理的图像问答方法。本发明包括以下步骤：1、对图像和以其自然语言描述的文本进行数据预处理，2、基于候选框几何特征增强的适应性注意力模块模型，进行各目标的注意力机制重排序。3、基于AAM模型的神经网络结构。4、模型训练，利用反向传播算法训练神经网络参数。本发明提出一种针对图像问答的深度神经网络，特别是提出一种对图像-问题文本的数据进行统一建模，在图像中各目标特征上进行推理，对各目标的注意力机制重排序从而更精确地对问题进行回答的方法，并且在图像问答领域中的获得较好效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

深度网络堆栈模型自适应加权特征融合的癫痫检测方法

当前第 / 件

一种纳米银/纤维素/聚乙烯醇复合薄膜的制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_04)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：35 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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