跨模态检索关键技术研究 |
论文目录 |
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 跨模态检索概述 | 第10-11页 |
| 1.1.2 深度学习在跨模态检索的应用 | 第11页 |
| 1.1.3 注意力机制 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 传统跨模态检索方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于深度学习的跨模态检索 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的工作和安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第18页 |
| 1.3.3 文章结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 跨模态检索基础理论 | 第19-32页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 深度神经网络 | 第19-28页 |
| 2.2.1 卷积神经网络 | 第19-23页 |
| 2.2.2 循环神经网络 | 第23-28页 |
| 2.3 跨模态检索 | 第28-32页 |
| 2.3.1 跨模态检索一般框架 | 第28-30页 |
| 2.3.2 基于典型关联分析的跨模态检索 | 第30-31页 |
| 2.3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于文本注意力机制的跨模态检索方法 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基础图文检索模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 基于深度学习的检索模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 特征表示 | 第33页 |
| 3.2.3 损失函数 | 第33-34页 |
| 3.3 融合文本ATTENTION机制的图文检索模型 | 第34-36页 |
| 3.3.1 文本Attention机制 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于文本ATTENTION机制的图文检索模型 | 第35-36页 |
| 3.4 实验 | 第36-41页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第37页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验细节 | 第38页 |
| 3.4.4 CMR模型实验 | 第38-40页 |
| 3.4.5 Text-Attn模型实验 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于图像注意力机制的跨模态检索方法 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 图像ATTENTION机制 | 第42-48页 |
| 4.2.1 空间ATTENTION机制 | 第42-44页 |
| 4.2.2 通道ATTENTION机制 | 第44-45页 |
| 4.2.3 空间通道融合ATTENTION机制 | 第45-48页 |
| 4.3 融合图像ATTENTION机制的图文检索模型 | 第48-50页 |
| 4.3.1 基于空间注意力模型 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于空间通道注意力结合模型 | 第49-50页 |
| 4.4 实验 | 第50-53页 |
| 4.4.1 实验数据及说明 | 第50页 |
| 4.4.2 ImageS-Attn模型实验 | 第50-52页 |
| 4.4.3 Image-Attn模型实验 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于双注意力机制的跨模态检索方法 | 第54-59页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 融合双ATTENTION机制的图文检索模型 | 第54-55页 |
| 5.3 实验 | 第55-58页 |
| 5.3.1 实验数据及说明 | 第55页 |
| 5.3.2 Attn-CMR模型实验 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
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