使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）生成图像描述

最新推荐文章于 2025-01-18 10:58:11 发布

翠绿寂静

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文章标签： cnn 网络 lstm 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133331835

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本文介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行图像描述生成。通过训练Microsoft COCO数据集，构建一个包含CNN特征提取和LSTM语言建模的深度学习模型，实现从图像到自然语言描述的转化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在计算机视觉和自然语言处理领域，图像描述生成是一个重要而有趣的任务。它涉及将图像转化为自然语言描述，为图像提供语义理解。在本文中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）来实现图像描述生成的任务。

首先，我们需要准备用于训练的数据集。一个常用的数据集是Microsoft COCO（Common Objects in Context），它包含了大量图像和与之对应的描述。我们可以使用该数据集来训练我们的模型。

接下来，我们需要搭建一个深度学习模型，该模型由CNN和LSTM组成。CNN用于提取图像的特征，而LSTM用于将这些特征转化为自然语言描述。以下是一个使用Keras库来构建这样一个模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

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LSTM在图像描述生成中的应用

AI天才研究院

04-05

1245

非常感谢您提供如此详细的任务描述和要求。我会尽我所能按照您的指引,以专业的技术语言和清晰的结构来撰写这篇技术博客文章。 LSTM在图像描述生成中的应用 1. 背景介绍图像描述生成是计算机视觉和自然语言处理领域的一个重要研究方向,其目标是自动为给定的图像生成一段自然语言的描述。

使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）模型进行图像字幕生成任务

syntax_api860的博客

09-19

209

随着深度学习和计算机视觉领域的不断进步，我们可以期待更多创新的方法和技术来改进图像字幕生成的性能和质量。例如，可以使用注意力机制（Attention）来改善生成描述的质量，或者使用更先进的预训练模型和技术来提取图像特征。Teacher Forcing是一种训练技术，其中在生成描述时，模型的输入是真实的先前单词，而不是先前生成的单词。首先，我们将讨论数据集的准备和预处理，然后详细介绍CNN和LSTM模型的结构和训练过程。模型的输入包括图像特征和先前生成的单词，输出为下一个单词的概率分布。

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cnn生成图像显著图_使用CNN生成图像先验，实现更广泛场景的盲图像去模糊

weixin_39535557的博客

12-20

320

现有的最优方法在文本、人脸以及低光照图像上的盲图像去模糊效果并不佳，主要受限于图像先验的手工设计属性。本文研究者将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。简介盲图像去模糊(blind image deblurring)是图像处理和计算机视觉领域中的一个经典问题，它的目标是将模糊输入中隐藏...

AI绘图-基于深度学习的图像风格迁移

GG_sun的博客

06-19

1246

image-captioner：CNN-LSTM神经网络，用于从图像生成字幕。基于我为计算机视觉决赛所做的小组项目

02-12

图像字幕 CNN-LSTM神经网络，用于从图像生成字幕。基于我为计算机视觉决赛所做的小组项目

MATLAB实现贝叶斯优化的卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合进行时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

10-06

涵盖了数据预处理、建立和调参的CNN-LSTM模型结构、应用该模型执行预测以及最终对结果的效果检验与图像表达等方面的内容；通过生成含有周期波动和长期发展特性的随机数据作为研究对象，演示了数据集合拆分、使用...

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型评价指标包括:R2、MAE、M

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卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BILSTM）是深度学习领域中的两种强大工具，常用于处理序列数据和图像数据。在这个项目中，这两种模型被结合使用来构建一个多变量数据的回归预测模型。让我们深入探讨这个...

SMA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention黏菌算法优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量时间序列预测

04-19

- **CNN（Convolutional Neural Network）**：卷积神经网络，擅长处理具有网格结构的数据，如图像或时间序列数据。 - **LSTM（Long Short-Term Memory）**：长短期记忆网络，是循环神经网络的一种特殊形式，能够有效...

【RP-CNN-LSTM-Attention分类】基于递归图优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测

02-02

此模型结合了上述四种关键技术——递归图优化、卷积神经网络、长短期记忆神经网络和注意力机制，形成了一种强大的数据分类预测工具。具体而言： 1. **数据准备**：首先准备训练和测试所需的带标签数据集。 2. **...

基于MRF和CNN的图像生成

weixin_67271870的博客

11-03

360

Gram矩阵非常tricky，本文的方法则证明了Gram矩阵并非唯一的方法。patch的思维可以应用到某些特定问题上。图像分辨率金字塔和MRF的CNN化等技术很好用。

一种新的CNN网络可以更高效地区分自然图像&生成图像

02-25

本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定CNN结构并实现良好的识别表现。对于所提出的模型，我们采用一种称为“局部到全局”的策略，即CNN能够获取局部图像的识别决策，而全局的识别决策可通过简单的投票方式获得。我们通过大量的实验来评估模型的性能。实验结果表明，该方法优于现有的其他识别方法，且在后处

CNN_LSTM_CTC_Tensorflow：使用Tensorflow实现的基于CNN + LSTM + CTC的OCR

02-06

CNN_LSTM_CTC_Tensorflow 基于CNN + LSTM + CTC的OCR（光学字符识别）使用张量流实现。注意：图像中的字符数（可变长度）没有限制。看一下下面的图像。我使用此代码训练了一个具有100k图像的模型，并在对测试数据集（200k图像）获得了99.75％的准确性。两个数据集中的图像：更新2017.11.6 ：竞争页面现在不可用，如果要重现此结果，请参见有关数据集的，解压缩.tar.gz文件后，标签文件（.txt文件）与图像位于同一文件夹中。更新2018.4.24 ：更新到tensorflow 1.7并修复问题报告的一些错误。结构体图像

cnn_lstm_ctc_ocr：基于Tensorflow的CNN + LSTM进行了OTC的CTC损失训练

02-06

总览该集合展示了如何使用CNN功能作为输入并带有CTC损失来构造和训练深度双向堆叠LSTM，以执行可靠的单词识别。该模型是Shi等人的架构（）的直接改编。提供的代码使用Jaderberg等人的综合数据（）MJSynth下载和培训。值得注意的是，在对不区分大小写的闭合词汇表MJSynth数据进行训练和测试时，该模型实现的测试词错误率低于（1.82％）。为Python 2.7编写。需要TensorFlow> = 1.10（存在针对TF> 1.10的弃用警告，但代码仍然有效）。该模型和后续实验在有更全面的描述结构体所构建的模型是Shi等人的CRNN架构（arXi

卷积实现神经网络到的长短期记忆(英文)

08-22

卷积实现神经网络到的长短期记忆

CNN+LSTM+CTC

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需求：调研CNN+LSTM+CTC的实现解决方案; 参考github实现示例代码：#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf CNN+LSTM+CTC 训练识别不定长数字字符图片 @author: pengyuanjie """ from com.shenl.ocrTensorflowCnn.genIDCard import * ...

【机器学习实战入门】使用CNN和LSTM构建图像描述生成器 Learn to Build Image Caption Generator with CNN & LSTM

最新发布

01-18

745

图像字幕生成器是一项结合了计算机视觉和自然语言处理概念的任务，旨在识别图像的上下文，并用自然语言（如英语）描述图像内容。卷积神经网络（CNN）是一种专门的深度神经网络，能够处理具有类似 2D 矩阵输入形状的数据。图像可以轻松地表示为 2D 矩阵，因此 CNN 在图像处理中非常有用。CNN 主要用于图像分类，可以识别图像中是否包含鸟、飞机或超人等对象。LSTM 是长短期记忆网络的缩写，是一种适用于序列预测问题的 RNN（递归神经网络）。根据之前的文本，我们可以预测下一个单词。

探索深度学习之美：CNN-LSTM 图像标题生成器

gitblog_00020的博客

05-25

476

探索深度学习之美：CNN-LSTM 图像标题生成器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个开源项目中，我们向您呈现了一个使用 TensorFlow 实现的 CNN-LSTM 架构，特别设计用于图像标题生成任务。这个模型在 MSCOCO 数据集上取得了出色的性能，虽然BLEU-4分数为24.4和CIDEr分数为81.7，略低于谷歌实现的27.7和85.5，但其生成的...

【LSTM分类】基于卷积神经网络结合双向长短时记忆CNN-Bi-LSTM实现数据分类含Matlab源码

matlab_dingdang的博客

02-17

520

一种基于长短时记忆网络和卷积神经网络的文本分类方法,首先,利用词向量将输入文本进行向量表示,通过三层CNN提取文本的局部特征,进而整合出全文语义,同时,使用LSTM存储文本序列中历史信息的特征,以获取文本的上下文依赖关系,其次,将输入向量分别与各层CNN的输出相融合,缓解深层神经网络中层与层之间特征传递时出现的特征丢失问题.本发明适用于文本分类,具有运行效率高,运行时间短的优点,解决了传统分类技术在处理复杂抽象和上下文的强相关性文本时的缺陷.转存失败重新上传取消。

卷积神经网络应用：图像生成与修复

AI天才研究院

01-21

1972

1.背景介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种深度学习模型，主要应用于图像处理和计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将深入探讨卷积神经网络在图像生成和修复方面的应用，并分析其核心概念、算法原理、最佳实践和实际应用场景。 1. 背景介绍 图像生成和修复是计算机视觉领域的重要任务，它们涉及到生成新的图像以及修复损坏或扭曲的图像。传统的图像处理...