图像描述生成(Image Captioning)是计算机视觉领域的一个焦点问题,它要求计算机理解视觉数据的语义信息。此任务需要计算机先理解图像的内容,然后用一句简短的话概括出来,我们称这句话为图像的描述语句。它比图片分类等传统计算机视觉任务更具难度,是一个具有更高抽象度和复杂度的计算机视觉任务。图像分类等任务的标签过于粗糙,往往一整张图只选中心最明显的那个物体作为图像的标签,而其他信息都被忽略掉了。而图像描述生成任务的标签是包含图像中场景,物体交互等信息的语句,具有丰富的语义信息,更为具体的描述了图片的内容,从而使计算机的理解难度更大。多亏了近年来深度学习的大力发展,卷积神经网络的成功应用使得图片内容理解相关任务取得了极大的进步。通过卷积神经网络,图片可以被抽象为一些特征矩阵或者特征向量,图像所包含的原始信息也会极大程度的保留在这些矩阵或者向量中。这些抽象程度更高的特征可以捕捉到更多图像中那些与图像标签相关的内容。所以在图像描述生成任务中,为了使计算机先理解图像的内容,研究者们往往会采用卷积神经网络提炼图像中包含的信息。在提炼图像内容的基础上,还需要生成语句描述。这就要依靠具有强大文本生成能力的长短期记忆网络了,它可以根据抽象的图像特征,序列化地生成内容相关的描述语句,就将捕捉到的语义信息用我们能够理解的方式表达了出来。这就是图像描述生成领域最常用的编码-解码模型。尽管最近的编码-解码模型已经达到了令人满意的性能,但是它们仅利用来自标准数据集的数据。除开标准数据集,互联网上仍然有大量的没有标注的数据无法被充分利用。在本文中,我提出了一种使用外部图像和文本来增强图像描述生成模型性能的新颖方法。本文的方法可以分别利用从互联网上抓取的图像数据和文本数据来提升受限于标准数据集的算法性能。本文的方法可以将从网络数据中学到的知识迁移到标准数据集中。我在MS COCO和Flickr30K数据集进行了实验,结果证明了该方法的有效性。在这两个数据集上,与其他一些具有代表性的方法相比,评价指标得分有了较明显的提升。