一种基于多模态融合的图像识别框架
一种基于多模态融合的图像识别框架
本文提出了一种基于多模态融合的图像识别框架，该框架能够利用图像的视觉特征和文本特征进行有效的图像分类和检索。该框架包括以下三个主要步骤：
1. 图像特征提取：利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，得到图像的视觉特征向量。
2. 文本特征提取：利用自然语言处理（NLP）技术对图像的文本描述进行分析，得到图像的文本特征向量。
3. 多模态融合：利用注意力机制（Attention）对图像的视觉特征和文本特征进行加权融合，得到图像的多模态特征向量，然后输入到分类器或检索器中进行图像识别。
该框架具有以下优点：
- 能够充分利用图像的多模态信息，提高图像识别的准确性和鲁棒性。
- 能够适应不同的图像识别任务，如分类、检索、标注等。
- 能够处理不同的数据集，如自然场景、人脸、医学影像等。