论文部分内容阅读
图像描述解决了在给定图像后自动得到相应的描述性文本的难题,是结合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的一个交叉领域,也是一个极具挑战性的人工智能研究问题。首先概述了图像描述问题的核心原理及发展历程,归纳了七类常用研究方法,包括基于物体识别和属性检测的模型、基于多示例学习的算法、编码器-解码器框架、注意力机制、强化学习算法、生成对抗以及混合模型。同时介绍了图像描述在图像检索、教育领域、医疗辅助、新闻媒体、智慧交通等方面的应用。最后,总结了图像描述的整体发展趋势,并对其进一步研究方向进行了展望。综述表明,