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基于视觉特征与文本特征融合的图像问答已经成为自动问答的热点研究问题之一。现有的大部分模型都是通过注意力机制来挖掘图像和问题语句之间的关联关系,忽略了图像区域和问题词在同一模态之中以及不同视角的关联关系。针对该问题,提出一种基于多路语义图网络的图像自动问答模型(MSGN),从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联。MSGN利用图神经网络模型挖掘图像区域和问题词细粒度的模态内模态间的关联关系,进而提高答案预测的准确性。模型在公开的图像问答数据集上的实验结果表明,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联可提高图像问题答案预测的性能。 相似文献
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车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。近年来,许多国内外学者研究发展了许多车牌定位算法。首先对比较常见的几种车牌定位方法进行了简要的介绍,并对它们各自的优点、缺点进行了分析和比较。然后提出基于数学形态学和灰度的跳变特征的车牌定位方法,并借助LabVIEW平台编程实现了该算法。实验结果表明,该方法是可行的。 相似文献
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介绍了电路仿真软件PSPICE的功能及特点,并以分析压控振荡器特性为例简单描述了软件的仿真功能。 相似文献
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