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遙感圖像描述生成是同時涉及計算機視覺和自然語言處理領域的熱門研究話題，其主要工作是對于給定的圖像自動地生成一個對該圖像的描述語句。文中提岀了一種基于多尺度與注意力特征増強的遙感圖像描述生成方法，該方法通過軟意力機制實現生成單詞與圖像特征之間的對齊關系。此外，針對遙感圖像分辨率較高、目標尺度變化較大的特點，還提出種基于金字塔池化和通道注意力機制的特征提取網絡（ Pyramid Pool and Channel Attention Network，PCAN），用于捕獲遙感圖像多尺度以及局部跨通道交互信息。將該模型提取到的圖像特征作為描述生成階段軟注意力機制的輸入，通過計算得到上下文信息，然后將該上下文信息輸入至LSTM網絡中，得到最終的輸出序列。在 RSICD與 MSCOCO數據集上對PCAN及軟注意力機制進行有效性實驗，結果表明，PCAN及軟注意力機制的加入能夠提升生成語句的質量，實現單詞與圖像特征之間的對齊。通過對軟注意力機制的可視化分析，提高了模型結果的可信度。此外，在語義分割數據集上進行實驗，結果表明所提PCAN對于語義分割任務同樣具有有效性。
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