机器学习笔记 - 使用CNN和LSTM为图像生成文字描述

本文介绍了一个利用CNN(Xception)提取图像特征和LSTM生成图像描述的深度学习模型。任务是构建一个能为图像生成描述的系统,使用了Flickr_8K数据集进行训练,虽然由于训练次数限制,测试结果不理想,但提供了完整的代码和思路。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、任务描述

        看到一张图像,你的大脑可以很容易地分辨出图像是关于什么的,但是计算机能分辨出图像所代表的内容吗?随着深度学习技术的进步、庞大数据集的可用性和计算机能力,我们可以构建可以为图像生成说明的模型。

        我们将使用CNN(卷积神经网络) 和 LSTM(长期短期记忆)来实现字幕生成器。图像特征将从 Xception 中提取,Xception 是在 imagenet 数据集上训练的 CNN 模型,然后我们将特征输入 LSTM 模型,该模型将负责生成图像说明。

二、数据集说明

        这里使用 Flickr_8K 数据集。虽然还有其他大型数据集,如 Flickr_30K 和 MSCOCO 数据集,但仅训练网络可能需要几周时间,所以我们将使用小型 Flickr8k 数据集。但是庞大数据集的优势在于我们可以构建更好的模型。

        Flickr_8K 数据集为基于句子的图像描

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