基于融合门网络的图像理解算法设计与应用

周自维; 王朝阳; 徐亮

doi:10.37188/OPE.20212904.0906

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基于融合门网络的图像理解算法设计与应用

信息科学 | 更新时间：2026-09-11

- 基于融合门网络的图像理解算法设计与应用
- Design and application of image captioning algorithm based on fusion gate neural network
- 光学精密工程 2021年29卷第4期页码：906-915
- 作者机构：
  
  辽宁科技大学电子信息工程学院，辽宁鞍山 114000
- 作者简介：
  
  周自维（1974-），男，辽宁鞍山人，副教授，硕士研究生导师，1997年，2007年于辽宁科技大学获得本科、硕士学位；2013年于哈尔滨工业大学获博士学位，主要研究方向为人工智能，三维视觉，深度学习，机器人系统研究，E-mail地址： 381431970@qq.com
  王朝阳（1996-），女，辽宁沈阳人，硕士研究生，主研领域为深度学习、计算机视觉，E-mail：1669106430@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61575090)
- DOI：10.37188/OPE.20212904.0906
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿：2020-08-28，
  
  修回：2020-10-12，
  
  纸质出版：2021-04-15
- 稿件说明：
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周自维,王朝阳,徐亮.基于融合门网络的图像理解算法设计与应用[J].光学精密工程,2021,29(04):906-915.

ZHOU Zi-wei,WANG Chao-yang,XU Liang.Design and application of image captioning algorithm based on fusion gate neural network[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(04):906-915.
周自维,王朝阳,徐亮.基于融合门网络的图像理解算法设计与应用[J].光学精密工程,2021,29(04):906-915. DOI： 10.37188/OPE.20212904.0906.

ZHOU Zi-wei,WANG Chao-yang,XU Liang.Design and application of image captioning algorithm based on fusion gate neural network[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(04):906-915. DOI： 10.37188/OPE.20212904.0906.

摘要

为了提高图像理解（Image Captioning）的预测性能，设计了一种基于“融合门”的深度神经网络模型。该“融合门”网络模型基于编码器-解码器结构设计，是卷积神经网络与循环神经网络的融合。算法首先将输入图像通过VGGNet-16网络进行卷积，得到对应的4096维输出向量，然后将卷积后的输出向量与标注语句向量合并，作为输入向量进入改进后的“融合门”网络，最后获得新的网络输出结果。上述过程按照时间步逐次迭代，最终完成网络训练。使用权威的CIDEr评价指标来评估该“融合门”网络的预测结果，实验结果表明，该网络的CIDEr值比“Neural Talk”网络的CIDEr值提高10.56%，其他相关的评价指标也有较大幅度提高。该网络结构不但预测指标高，而且其网络参数个数比“注意力机制”网络参数少21.1%，所需要的计算机资源更少，这使得将该网络应用在边缘计算中成为可能，对图像理解成果的推广起到关键作用。

Abstract

A novel neural network model based on "fusion gate" is proposed herein to improve the prediction performance of image captioning. The "fusion gate" network， which is based on the Encoder–Decoder structure， is a combination of the convolutional neural network and the recurrent neural network. The VGGNet-16 network was used during training to convolute the input image to generate 4096 output vectors. First， the output vectors were combined with the labeled statement to calculate the results， and these results were used as the input of the "fusion gate" network. Finally， the prediction result was obtained through the "fusion gate" network calculation， the preceding process was iterated successively according to time steps， and the network training was completed. Overall， the experimental results demonstrate that the CIDEr value is 10.56% higher than that of “Neural Talk” and other related evaluation indexes are significantly improved. The "fusion gate" neural network model not only has a high prediction index， but also involves 21.1% less parameters relative to the “Attention model” network. Moreover， the algorithm requires fewer computer resources and has a lower operating cost. This structure also makes it possible to deploy the neural network in edge computation processors， which plays a key role in promoting the wide range of image captioning applications.

关键词

Keywords

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