24、深度学习照片字幕生成器

深度学习照片字幕生成器

1. 引言

图像字幕生成是人工智能领域的一个具有挑战性的问题。为了给给定的照片生成文本描述，既需要计算机视觉方法来理解图像内容，也需要自然语言处理技术将图像理解转化为恰当顺序的文字。

计算机视觉旨在利用图像数据推断关于世界的信息，它是机器学习和人工智能的一个多学科子领域，涉及特殊方法和通用学习算法。若提供输入数据集，卷积神经网络（CNN）具备像人类一样对图像进行分类的能力。

自然语言生成是将结构化数据转换为自然语言的过程，可用于自动生成各种组织的客户报告，以及为网页或移动应用制作定制内容。图像的描述和识别是计算机视觉的基本挑战。

深度学习在图像字幕生成的各种问题上取得了最先进的成果。不同的深度学习算法试图挖掘输入分布中的未知结构，以发现更好的表示。在多个层次上，高层学习到的特征定义了低层的特征。互联网由图像和文本组成，文本的索引和搜索相对简单，但为了对图像进行索引和搜索，算法需要了解图像的内容。长期以来，图像和视频内容一直难以理解，通常由上传者提供元描述来进行恰当描述。为了从图像中获取准确信息，计算机必须理解图像内容并以人类可理解的格式生成描述。本文聚焦于利用深度学习架构，包括深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络，为各种图像生成字幕。其中，卷积神经网络用于计算机视觉，循环神经网络用于语言建模，深度神经网络用于找到将输入转换为输出的合适数学运算。同时，使用网络技术将生成的字幕呈现给用户。

2. 相关工作

• Raffaella等人 ：提出了一个系统，根据现有方法对问题的概念化方式进行分类，即把描述视为生成问题、视觉问题或多模态表示空间检索问题。