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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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