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抽象神经网络在文本摘要领域取得了长足进步, 展示了令人瞩目的成就. 然而, 由于抽象摘要的灵活性, 它很容易造成生成的摘要忠实性差的问题, 甚至偏离源文档的语义主旨. 针对这一问题, 本文提出了两种方法来提高摘要的保真度. (1)由于实体在摘要中起着重要作用, 而且通常来自于原始文档, 因此本文提出允许模型从源文档中复制实体, 确保生成的实体与源文档中的实体相匹配, 这有助于防止生成不一致的实体. (2)为了更好地防止生成的摘要与原文产生语义偏离, 本文在摘要生成过程中使用关键实体和关键token作为两种不同粒度的指导信息以指导摘要的生成. 本文使用 ROUGE指标在两个广泛使用的文本摘要数据集CNNDM和XSum上评估了本文方法的性能, 实验结果表明, 这两种方法在提高模型性能方面都取得了显著的效果. 此外, 实验还证明了实体复制机制可以在一定程度上借助指导信息以纠正引入的语义噪声.… … 相似文献
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目的 遮挡物体实例分割效果的好坏与物体轮廓的预测结果息息相关,但目前算法预测的物体轮廓并不够细化,使得分割掩膜粗糙,物体边界分割效果不佳。为此,以BCNet （bilayer convolutional network）网络为基础,提出一种针对遮挡物体的轮廓细化实例分割算法,预测的物体轮廓更加精细,分割掩膜更加完整。方法 1）提出一种均衡池化注意力模块来提取特征,在传统一维平均池化的基础上,增加一维最大池化操作以突出细节特征,并将最大池化和平均池化结果进行加权融合来提取特征,使提取的特征能更好地兼顾物体的整体和边缘细节;2）将BCNet掩膜头中轮廓预测与掩膜预测分成两个支路来进行,从特征金字塔最高分辨率特征中提取感兴趣区域（region of interest,RoI）特征用于轮廓预测,并提出一种自适应特征融合模块,将轮廓预测支路中的特征与掩膜预测支路的特征进行融合,在轮廓预测支路中,融合掩膜预测支路的特征可以更好地判定轮廓所属物体类别,在掩膜预测支路,融合轮廓预测支路的特征能够更好地辅助掩膜定位。结果 在COCO 2017（common objects in context 2017）数据集上,本文相较于目前同类网络中性能最优的BCNet网络,在骨干网络为ResNet-50/101（deep residual network）时平均精度（average precision,AP）分别提高了1.7%和2.1%。结合可视化结果,本文分割算法对遮挡物体的轮廓分割更加精细,能有效分割出更加完整、精细的掩码。结论 提出的针对遮挡物体的轮廓细化实例分割算法,明显提升了遮挡物体实例分割的效果。… … 相似文献
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目的 构建支持分支和查询分支间的信息交互对于提升小样本语义分割的性能具有重要作用,提出一种多尺度特征融合与交叉指导的小样本语义分割算法。方法 利用一组共享权重的主干网络将双分支输入图像映射到深度特征空间,并将输出的低层、中间层和高层特征进行尺度融合,构造多尺度特征;借助支持分支的掩码将支持特征分解成目标前景和背景特征图;设计了一种特征交互模块,在支持分支的目标前景和整个查询分支的特征图上建立信息交互,增强任务相关特征的表达能力,并利用掩码平均池化策略生成目标前景和背景区域的原型集;利用无参数的度量方法分别计算支持特征和原型集、查询特征与原型集之间的余弦相似度值,并根据相似度值给出对应图像的掩码。结果 通过在PASCAL-5（i pattern analysis,statistical modeling and computational learning）和COCO-20i（common objects in context）开源数据集上进行实验,结果表明,利用VGG-16（Visual Geometry Group）、ResNet-50（residual neural network）和ResNet-101作为主干网络时,所提模型在1-way 1-shot任务中,分别获得50.2%、53.2%、57.1%和23.9%、35.1%、36.4%的平均交并比（mean intersection over union,mIoU）,68.3%、69.4%、72.3%/和60.1%、62.4%、64.1%的前景背景二分类交并比（foreground and background intersection over union,FB-IoU）;在1-way 5-shot任务上,分别获得52.9%、55.7%、59.7%和32.5%、37.3%、38.3%的mIoU,69.7%、72.5%、74.6%和64.2%、66.2%、66.7%的FB-IoU。结论 相比当前主流的小样本语义分割模型,所提模型在1-way 1-shot和1-way5-shot任务中可以获得更高的mIoU和FB-IoU,综合性能提升效果显著。… … 相似文献
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