27、基于注意力机制的图像描述方法综述

基于注意力机制的图像描述方法综述

在图像描述领域，基于注意力机制的方法正发挥着重要作用。本文将深入探讨这些方法，包括常用的基准数据集、不同的注意力技术、性能比较以及评估指标等内容。

1. 基准数据集

图像描述研究中，有三个广泛使用的基准数据集：
- Flickr8k ：包含8000张图像，其中6000张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。
- Flickr30k ：有31000张图像，按照常见的划分，29000张用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试。
- MSCOCO ：是最大的图像描述数据集，有82783张训练图像、40504张验证图像和40775张测试图像。不过，测试集没有真实的图像描述，因此通常会进一步划分验证集，或者从官方验证集中选取一小部分用于验证和测试。

这些数据集每张图像都有五个参考描述。具体数据集信息如下表所示：
| 数据集 | 图像数量 | 训练集 | 验证集 | 测试集 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| Flickr8k | 8000 | 6000 | 1000 | 1000 |
| Flickr30k | 31000 | 29000 | 1000 | 1000 |
| MSCOCO | 大规模 | 82783 | 40504 | 40775（需进一步划分） |

2. 基于注意力机制的图像描述技术

基于注意力机制的图像描述方法大致可分为三类：