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基于深度学习的图像字幕生成综述

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

图像字幕生成技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1字幕生成的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2图像字幕生成的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.3国内外研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

深度学习在图像字幕生成中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1深度学习模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2深度学习图像字幕生成方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2.1基于规则的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2.2基于统计的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.3基于深度学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于深度学习的图像字幕生成方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1基于CNN的图像字幕生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1.1单阶段训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1.2双阶段训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2基于RNN的图像字幕生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2.1长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2.2门控循环单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3基于GAN的图像字幕生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3.1对抗训练原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3.2生成器与判别器的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.4基于Transformer的图像字幕生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.4.1Transformer架构特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.4.2多模态信息融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

图像字幕生成性能评估与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1评估指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1.1文字准确性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.1.2字幕完整性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1.3字幕流畅性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1.4实时性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2优化策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．