基于圖嵌入與視覺注意的特征抽取的開題報告摘要近年來，基于深度學習的圖像識別和圖像檢索技術已經(jīng)得到了廣泛的應用。然而，對于大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的處理，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的現(xiàn)有方法存在著一些問題，比如需要較長的訓練時間和顯存需求高等。因此，優(yōu)化圖像表示的方法具有重要的意義。本文提出了一種基于圖嵌入與視覺注意的特征抽取方法，該方法可以有效地從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)中提取有用的特征，同時降低訓練時間和資源的消耗。首先，我們使用圖嵌入算法將圖像轉換為節(jié)點和連接邊的形式，然后利用注意力機制來聚焦于重要的區(qū)域以提取有效的視覺特征。最后，我們將提取的特征用于圖像分類和圖像檢索任務中，并對比了該方法與傳統(tǒng)的CNN方法的實驗結果。關鍵詞：圖像識別；圖像檢索；圖嵌入；視覺注意AbstractInrecentyears,deeplearningbasedimagerecognitionandretrievaltechnologieshavebeenwidelyapplied.However,existingmethodsbasedonconvolutionneuralnetworks(CNN)havelimitationsindealingwithlarge-scaleimagedata,suchaslongtrainingtimeandhighmemoryrequirements.Therefore,optimizingimagerepresentationhassignificantmeanings.Inthispaper,weproposeafeatureextractionmethodbasedongraphembeddingandvisualattention,whichcaneffectivelyextractusefulfeaturesfromlarge-scaleimagedataandreducethetrainingtimeandresourceconsumption.Firstly,weusegraphembeddingtoconvertimagesintonodesandconnectingedges,thenutilizeattentionmechanismtofocusonimportantregionsforextractingeffectivevisualfeatures.Finally,weapplytheextractedfeaturestoimageclassificationandretrievaltasks,andcompareourmethodwithtraditionalCNN-basedmethods.Keywords:imagerecognition;imageretrieval;graphembedding;visualattention1.引言隨著數(shù)據(jù)量的極速增長，對于更快和更高效的圖像識別和圖像檢索需求已經(jīng)越來越迫切。傳統(tǒng)方法主要依賴手工設計圖像特征，這些特征的表達能力有限，很難處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)的復雜性質(zhì)。因此，深度學習技術逐漸被引入到圖像處理中，并在圖像識別和圖像檢索任務中取得了巨大的成功。特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用于圖像分類和目標檢測等任務。然而，CNN方法需要較大的訓練集和顯存，同時訓練時間較長，這限制了其在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上的應用。因此，優(yōu)化圖像表示具有重要的研究意義。2.相關工作圖嵌入技術是近年來被廣泛應用于表示復雜數(shù)據(jù)的一種方法。其基本思想是將圖像轉換為節(jié)點和連接邊的形式，然后利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習圖像的特征表示。Lee等人[1]使用了圖卷積網(wǎng)絡來對三維物體進行分類，實現(xiàn)了良好的性能。Cui等人[2]提出了一個基于學習的自然圖像數(shù)據(jù)庫的圖嵌入方法，該方法有效地學習了復雜視覺特征，并取得了較好的實驗結果。Xu等人[3]利用異構無向圖卷積網(wǎng)絡(HAN)來實現(xiàn)圖像分類和圖像檢索。視覺注意機制在計算機視覺中也是一個重要的研究方向。其基本思想是從圖像中自動發(fā)現(xiàn)并聚焦于最有意義的區(qū)域。這種機制可以有效降低圖像中無關區(qū)域的干擾，從而提高圖像處理的效率。著名的視覺注意方法包括全局注意力機制和區(qū)域注意力機制。其中，全局注意力機制是指在整個圖像區(qū)域中聚焦于重要的視覺特征，而區(qū)域注意力機制則是指針對特定的目標區(qū)域進行關注。最近，基于深度學習的視覺注意乎機制已經(jīng)被廣泛應用于圖像分割、圖像分類和圖像檢索等領域。3.方法本文提出了一種基于圖嵌入和視覺注意的特征抽取方法。主要包括圖嵌入模塊、注意力模塊和特征提取模塊三部分。3.1圖嵌入模塊對于給定的一張圖像，我們首先將其轉換為節(jié)點和連接邊的形式。具體來說，我們將圖像中的像素點作為節(jié)點，并在相鄰點之間建立連接邊。然后，我們利用圖嵌入算法將每個節(jié)點映射到向量空間中，并計算每個節(jié)點在圖中的重要程度。3.2注意力模塊在圖嵌入模塊中，我們得到了表示圖像的節(jié)點特征。然而，由于圖像可能存在一些無用的區(qū)域，這些區(qū)域會對特征提取造成干擾。因此，我們提出了一種基于注意力機制的方法，從而可以聚焦于重要區(qū)域進行特征提取。具體來說，我們提取圖嵌入模塊中每個節(jié)點的嵌入向量，并計算每個節(jié)點在圖中的重要度。然后，我們根據(jù)節(jié)點的重要度對圖像中的每個像素點進行加權，從而得到圖像中每個位置的特征映射。最后，我們對特征映射進行適當?shù)臍w一化處理，以得到標準的特征表述。3.3特征提取模塊最后，我們將得到的圖像特征用于圖像分類和圖像檢索任務中。對于圖像分類任務，我們利用得到的特征使用線性分類器進行分類。對于圖像檢索任務，我們將查詢圖像的特征向量與數(shù)據(jù)庫中所有圖像的特征向量進行比較，并計算它們之間的距離來進行檢索。4.實驗結果與分析我們在PascalVOC2007數(shù)據(jù)集上對提出的特征提取方法進行實驗，在分類和檢索任務中與基于CNN的傳統(tǒng)方法進行了比較。實驗結果表明，與傳統(tǒng)方法相比，本方法具有更快的訓練速度和更高的分類和檢索準確率。這表明從圖嵌入和視覺注意的角度對圖像進行特征提取是一種有效的方法，可以提高圖像處理的效率和準確性。5.結論本文提