【摘 要】
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图像描述任务的目的是给定一张图像,输出含有该图像的语义信息的一段描述性文字。这段文字不但要描述出图像中出现的主要实体,还要反映实体间的关系,同时也要保证描述语言的准确性和流畅性。这项任务不但要使用计算机视觉领域的和图像处理有关的技术,也涉及到自然语言处理领域的相关知识。该任务在实际生活中有着广泛的应用,例如图文搜索、人机交互等领域。目前主流的算法采用的模型是编解码网络模型,该模型分为编码端和解码端
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图像描述任务的目的是给定一张图像,输出含有该图像的语义信息的一段描述性文字。这段文字不但要描述出图像中出现的主要实体,还要反映实体间的关系,同时也要保证描述语言的准确性和流畅性。这项任务不但要使用计算机视觉领域的和图像处理有关的技术,也涉及到自然语言处理领域的相关知识。该任务在实际生活中有着广泛的应用,例如图文搜索、人机交互等领域。目前主流的算法采用的模型是编解码网络模型,该模型分为编码端和解码端,首先将图像在编码端处理成含有图像语义信息的特征向量,再将语义特征向量输入到解码端进行解码生成文字描述。该模型存在着一些不足:1.传统的编解码图像描述模型在生成文本的过程中由于解码端的结构过于简单,导致生成的描述文本质量较差。2.传统的编解码图像描述模型使用极大似然估计法来训练模型,每次生成单词时选择概率最大的待生成单词进行生成,导致生成的描述和图片的参考描述同一化,使生成的描述较为单调且缺乏多样性。本文主要工作如下:1.本文提出一种名为二阶段LSTM（Two-phase LSTM）的模型,该模型通过对传统的编解码图像描述模型的解码端进行改进,用当前时刻LSTM的隐状态去构建上一时刻LSTM的隐状态,增强了两个隐状态之间的联系,从而提高了生成描述文本的质量。2.针对生成的描述内容较为单一的问题,本文将上述二阶段LSTM模型结合生成对抗网络设计了一种新的图像描述模型,该模型提高了生成描述的多样性。3.使用本文的模型在MSCOCO数据集上进行实验,结果说明了本文所提出模型的有效性。
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