基于自然语言表达的目标检测算法

摘要：

为帮助机器人根据自然语言表达定位环境中的物品,提出一种快速的、端对端的基于自然语言表达的目标检测算法:同时训练一个卷积神经网络与一个循环神经网络来学习视觉与文本信息.循环神经网络用于将自然语言编码为向量,卷积神经网络用于获取图片中的区域特征信息.对比图片中的区域特征与自然语言特征,相似度高的即为目标区域.在开源数据库UNC-Ref与G-Ref中训练并测试了该模型,证明了该模型的快速性与准确性.

关键词： 目标检测 自然语言处理 卷积神经网络 循环神经网络

作者: 田国会 刘浩鹏 部俊峰

作者单位: 山东大学控制科学与工程学院,山东济南250000 国网山东省电力公司电力研究院,山东济南250003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十二届中国智能机器人大会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 476-481

在线出版日期: 2017-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）