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申请/专利权人：江西农业大学
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262012A
主分类号：G06T11/60
分类号：G06T11/60;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0985;G06V20/70;G06F40/30;G06F18/22;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于特征定位融合的文本编辑图像系统及方法，该系统的生成器包括多个深度注意力编辑块、特征定位模块和卷积层，各深度注意力编辑块逐个串联；除第一个深度注意力编辑块外的其他深度注意力编辑块，每个深度注意力编辑块的输入为前一个深度注意力编辑块输出的图像特征、由文本编码器编码的文本特征和由特征定位模块输出的图像定位特征，最后一个深度注意力编辑块输出的图像特征进入卷积层，卷积层将图像特征转换为生成图像。本发明能够准确地定位和识别图像中的不同部分，并将它们与文本描述进行匹配，提高图像编辑的准确性。
主权项：1.一种基于特征定位融合的文本编辑图像系统，由生成器和鉴别器组成，生成器包括一个文本编码器和一个图像编码器，其特征在于，所述生成器还包括多个深度注意力编辑块、特征定位模块和卷积层，各深度注意力编辑块逐个串联；第一个深度注意力编辑块的输入为由图像编码器编码的图像特征和由文本编码器编码的文本特征，特征定位模块的输入为由图像编码器编码的图像特征；除第一个深度注意力编辑块外的其他深度注意力编辑块，每个深度注意力编辑块的输入为前一个深度注意力编辑块输出的图像特征、由文本编码器编码的文本特征和由特征定位模块输出的图像定位特征，最后一个深度注意力编辑块输出的图像特征进入卷积层，卷积层将图像特征转换为生成图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西农业大学 一种基于特征定位融合的文本编辑图像系统及方法
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