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我们首先根据 MECE 原则给出本文选题的四个特征：
1. 数据标注。数据标注是将标签或元数据添加到数据的过程。在图像描述中，数据标注涉及将图像与其对应的自然语言描述进行标记。在研究中使用的数据标注类型会对图像描述模型的性能和泛化能力产生重大影响。
- 配对图像-描述数据：指每个图像都与其对应的描述相配对的数据集。这些数据集通常用于监督学习方法，其中模型通过观察大量图像-描述对来学习从图像生成描述。
- 非配对图像
CVPR 2023 精选论文学习笔记：Cross-Domain Image Captioning With Discriminative Finetuning
本文关注CVPR 2023中的一项研究，探讨了在跨域图像captioning中使用配对图像-描述数据、监督学习和编码器-解码器模型，并通过BLEU指标评估生成描述的质量。与其他工作相比，本文在数据标注、评估指标、训练目标和模型架构上有独特之处。
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