基于语义加权的双层LSTM图像描述生成方法研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第10期北京时间：
作者：邵景晨, 柴玉梅, 王黎明
摘要：为了克服当前一些模型对图像语义信息使用不充分以及没有特定场划分景的问题，提出SW-2LSTM图像描述方法。构建基于ResNet-LSTM网络的模型，加入线性层和BN层，并预处理图像描述得到相应标签。提取图像标签生成向量直接作用于权重矩阵，将原权重矩阵扩展为一个与标签相关的权重矩阵集合，采用张量分解思想将其分解，并添加集束搜索算法。最后将MS COCO数据集在基本类别上进行场景分类。实验结果表明提出的模型可以有效地提高生成描述的质量。
关键词：图像描述, 深度学习, 长短时记忆网络, 图像特征, 标签
