本文選題：目標(biāo)檢測(cè) + 自然語(yǔ)言處理��； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年10期

【摘要】：為幫助機(jī)器人根據(jù)自然語(yǔ)言表達(dá)定位環(huán)境中的物品,提出一種快速、端對(duì)端的基于自然語(yǔ)言表達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)算法:同時(shí)訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與一個(gè)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)視覺(jué)與文本信息.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于將自然語(yǔ)言編碼為向量,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于獲取圖片中的區(qū)域特征信息.對(duì)比圖片中的區(qū)域特征與自然語(yǔ)言特征,相似度高的即為目標(biāo)區(qū)域.在開源數(shù)據(jù)庫(kù)UNC-Ref與G-Ref中訓(xùn)練并測(cè)試了該模型,證明了該模型的快速性與準(zhǔn)確性.
[Abstract]:In order to help the robot locate the objects in the environment according to the natural language, a fast method is proposed.End-to-end target detection algorithm based on natural language expression: a convolutional neural network and a circular neural network are trained to learn visual and text information simultaneously.Cyclic neural networks are used to encode natural language as vectors, and convolution neural networks are used to obtain regional feature information from images.Comparing the regional features with the natural language features in the image, the target region is the one with high similarity.The model is trained and tested in open source database UNC-Ref and G-Ref, and its rapidity and accuracy are proved.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61773239) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2015FM007) 山東省泰山學(xué)者工程資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP183;TP242;TP391.41

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本文編號(hào)：1732786