Convolution Neural Networks (CNN) a

Convolution Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN), which are the main research methods of image caption, have developed rapidly. Nevertheless lacking of global consciousness in image caption has not been completely solved. Separation from the bottom-up visual attention mechanism and the top-down visual attention mechanism has been widely used in image description and visual question and answers. In this article, we put forward image description based on a global attention mechanism research methods. The global attention prior channel is added to the infrastructure to extract the global information features while learning the local features. The attention to the object and other outstanding level of image region is calculated, and the global image features are enhanced.关键词

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卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）是图像字幕的主要研究方法，它们发展迅速。然而，图像字幕缺乏全局意识尚未得到完全解决。与自下而上的视觉注意机制和自上而下的视觉注意机制的分离已广泛用于图像描述和视觉问答中。在本文中，我们提出了一种基于全球注意力机制研究方法的图像描述方法。全局关注优先通道被添加到基础结构中，以在学习局部特征的同时提取全局信息特征。对象和图像区域的其他优秀水平的关注进行计算，全球图像特征增强。 关键词

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作为图像标题主要研究方法的卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）发展迅速。然而，图像标题中缺乏全球意识的问题尚未完全解决。自下而上的视觉关注机制和自上而下的视觉关注机制在图像描述和视觉问答中得到了广泛的应用。本文以全球关注机制研究方法为基础，提出了图像描述。在基础设施中加入全球关注之前的渠道，以提取全球信息功能，同时学习本地功能。计算对象和其他突出图像区域水平，增强全球图像特征。 关键词

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卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）是图像字幕的主要研究方法，发展迅速。然而，image caption缺乏全球意识的问题并没有得到彻底解决。自下而上的视觉注意机制和自上而下的视觉注意机制的分离在图像描述和视觉问答中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于图像描述的全局注意机制的研究方法。在基础设施中加入全局注意优先通道，在学习局部特征的同时提取全局信息特征。计算图像区域对目标的关注度等突出程度，增强全局图像特征。 关键词

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