27、基于深度学习的图像字幕生成技术解析

基于深度学习的图像字幕生成技术解析

1. 引言

人们通过语言进行交流，无论是书面还是口头表达，也常使用语言描述周围的视觉世界。对于残障人士来说，图片和标志是另一种交流和理解的方式。自动为图像生成合适的文字描述是一项极具挑战性的任务，但它能帮助视障人士更好地理解互联网上的图片。一个好的图像描述就像是“在脑海中可视化一幅画面”，人类能够快速浏览图像后进行描述。

自动生成图像字幕并描述图像的任务比图像分类和目标识别要困难得多。图像描述不仅要包含图像中的物体，还要涉及物体之间的关系、特征和活动。过去大部分视觉识别工作主要集中在对图像进行固定类别的标注，这虽然推动了该领域的发展，但与人类的思维能力相比，这些视觉概念的词汇表显得较为局限。因此，需要使用自然语言（如英语）来表达视觉理解中的语义信息，语言模型对于视觉理解至关重要。

为了从图像中生成描述，以往的尝试大多是将现有的解决方案进行组合。而本文旨在设计一个单一的模型，该模型以图像作为输入，经过训练后生成一系列属于词汇表的单词，从而合理地描述图像。图像字幕生成的目标是设计一个能够充分利用图像信息，生成更具人类风格、丰富的图像描述的模型。

2. 文献综述

在计算机视觉领域，从视觉信息中生成自然语言描述的问题早已受到关注。关于图像字幕生成的文献可以分为三类：
- 基于模板的策略 ：这类方法主要关注识别图像中的物体、活动、场景和属性。
- 基于交换的字幕生成方法 ：通过获取视觉上相似的图像，然后使用这些图像的字幕来为查询图像生成描述。
- 基于神经网络的方法 ：