基于深度学习的图像描述算法及实现文献综述

图像描述作为计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究热点，近年来受到越来越多的关注。

其旨在使计算机能够像人类一样理解和描述图像内容，自动生成自然、准确、流畅的文本描述。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像描述任务提供了新的思路和方法，推动了图像描述领域的显著进步。

本文首先介绍图像描述的概念和意义，以及深度学习的基本原理，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、编码器-解码器模型以及注意力机制等。

接着，本文综述了基于深度学习的图像描述算法的研究概况，包括基于CNN-RNN的图像描述模型、基于Transformer的图像描述模型以及多模态融合的图像描述模型等。

此外，本文还讨论了图像描述算法的实现过程，包括数据集介绍、实验环境搭建、模型训练与参数优化以及评价指标与结果分析等。

最后，对全文进行总结，并展望了图像描述领域的未来发展方向。

关键词：图像描述；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；注意力机制

#1.1图像描述图像描述是指利用计算机自动生成图像内容的文本描述，其目标是使计算机能够像人类一样“看懂”图像并用自然语言表达出来。

#1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其通过构建多层神经网络来学习数据特征，并自动提取高层次的语义信息。