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遙感圖像描述生成是同時(shí)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的熱門研究話題，其主要工作是對(duì)于給定的圖像自動(dòng)地生成一個(gè)對(duì)該圖像的描述語(yǔ)句。文中提岀了一種基于多尺度與注意力特征増強(qiáng)的遙感圖像描述生成方法，該方法通過(guò)軟意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)生成單詞與圖像特征之間的對(duì)齊關(guān)系。此外，針對(duì)遙感圖像分辨率較高、目標(biāo)尺度變化較大的特點(diǎn)，還提出種基于金字塔池化和通道注意力機(jī)制的特征提取網(wǎng)絡(luò)（ Pyramid Pool and Channel Attention Network，PCAN），用于捕獲遙感圖像多尺度以及局部跨通道交互信息。將該模型提取到的圖像特征作為描述生成階段軟注意力機(jī)制的輸入，通過(guò)計(jì)算得到上下文信息，然后將該上下文信息輸入至LSTM網(wǎng)絡(luò)中，得到最終的輸出序列。在 RSICD與 MSCOCO數(shù)據(jù)集上對(duì)PCAN及軟注意力機(jī)制進(jìn)行有效性實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，PCAN及軟注意力機(jī)制的加入能夠提升生成語(yǔ)句的質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)單詞與圖像特征之間的對(duì)齊。通過(guò)對(duì)軟注意力機(jī)制的可視化分析，提高了模型結(jié)果的可信度。此外，在語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提PCAN對(duì)于語(yǔ)義分割任務(wù)同樣具有有效性。
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