基于深度学习的图像描述方法技术

本发明专利技术公开一种基于深度学习的图像描述方法，利用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取，通过多层卷积和池化操作，提取图像中的不同层次特征表示。接下来，采用循环神经网络(RNN)结合注意力机制，对提取的图像特征进行建模和生成文本序列。注意力机制能够动态地调整对图像中不同区域的关注度，使得生成的文本描述更加准确和一致。此外，本发明专利技术还结合大规模的图像和文本数据集进行深度学习模型的训练，以提高模型的性能和泛化能力。本发明专利技术可以实现对图像内容的准确描述，并生成与图像内容相关的自然语言文本。这种技术可以应用于图像搜索、自动图像注释、图像标记等领域，为计算机视觉和自然语言处理的结合提供了有力的工具。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于深度学习的图像描述方法。

技术介绍

1、深度学习、计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域的重要分支，它们旨在实现计算机对图像和语言的理解与处理。传统的计算机视觉方法在图像描述任务上存在限制，而基于深度学习的图像描述技术通过结合深度学习模型和自然语言生成模型，能够自动地将图像转换为文本描述，从而实现对图像内容的准确描述。

2、现有技术方案：

3、1.卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)：用于图像特征提取的深度学习模型，能够识别图像中的不同特征，并捕获其语义信息。

4、2.循环神经网络(recurrent neural networks，rnn)：用于自然语言生成的深度学习模型，能够根据上下文信息生成连续的文本序列。

5、3.注意力机制(attention mechanism)：用于深度学习模型中，帮助模型在生成文本描述时集中于图像中的相关部分，以提高描述的准确性。

6、4.图像到文本生成模型(image-to-te本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，图像数据集包括自然场景、物体、人物。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤S4中，通过CNN的卷积和池化操作，从输入图像中提取语义特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤S5中，还包括：采用递归的方式，RNN利用上下文信息生成连贯的文本描述。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤S6中，所述优化...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，图像数据集包括自然场景、物体、人物。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤s4中，通过cnn的卷积和池化操作，从输入图像中提取语义特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤s5中，还包括：采用递归的方式，rnn利用上下文信息生成连贯的文本描述。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤s6中，所述优化算法为随机梯度下降算法。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的图像描述方法，其特征在于，在步骤s7中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马鑫，邹琼，高斌，周双全，
申请(专利权)人：深圳市瑞云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：