案例介绍
主要功能：首先构建特征提取模块，从给定图像中提取目标特征；然后构建对象上下文注意模块，通过对象上下文注意模块得到目标的最终特征；然后将最终特征进行平均池化获得最终的视觉特征，使用LSTM作为生成模块，在每个时间步，将单词特征、视觉特征和隐藏状态连接，并将其作为LSTM模型的输入，LSTM模型的输出即为最终结果；损失函数采用生成损失和三元组损失组合。本发明可以对多模态数据进行建模并学习细粒度的特征表示，并能够在没有实例级注释的情况下生成无歧义的表达式。
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