本文主要是介绍图像字幕Image Captioning——使用语法和语义正确的语言描述图像，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 什么是图像字幕
Image Captioning（图像字幕生成） 是计算机视觉和自然语言处理（NLP）领域的一个交叉研究任务，其目标是自动生成能够描述给定图像内容的自然语言句子。这项任务要求系统不仅要理解图像中的视觉内容，还要能够将这些视觉信息转化为具有连贯性和语义丰富的文本描述。
图像字幕任务的3个关键因素：图像中的显著对象；对象之间的相互作用；用自然语言来表达它们。因此，在处理图像字幕任务中，一个好的方法要尽可能涵盖上述3个因素。
下图是更具体的展示：
2. 图像字幕的工作流程
通常，图像字幕生成涉及以下几个关键步骤：
- 图像特征提取：首先使用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型从图像中提取视觉特征。这些特征通常是在一个较高的抽象层次上，能够捕捉图像的内容和细节。
- 特征编码：将提取的图像特征编码为一种能够被语言模型理解的格式。通常，这一步包括将高维的图像特征向量转化为语言模型的输入。
- 序列生成：使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、或转换器（Transformer）等语言模型，根据编码的图像特征生成描述性文本序列。
- 文本解码：将生成的序列转换为自然语言句子。
Image Captioning是将图片转换为文字，是多模态任务，属于CV和NLP的交叉领域，因此其编码器部分通常使用CV中的结构，而解码器部分使用NLP中的结构。
3. 常用方法-Encoder-Decoder 方法
这是最常见的图像字幕生成框架，其中编码器（通常是 CNN）负责提取图像特征，解码器（通常是 RNN 或 LSTM）生成描述性文本。编码器和解码器之间可能会使用注意力机制，以帮助模型关注图像中最相关的部分。
3.1. 编码器
主要有五类：
- 1）Global CNN Features：使用CNN提取全局特征；
- 2）Attention Over Grid of CNN Features：使用CNN获取分块图像特征，这些分块特征作为语言解码器部分的输入；
- 3）Attention Over Visual Regions：使用检测器提取图像中不同对象特征，这些对象特征作为语言解码器部分的输入；
- 4）Graph-based Encoding：相比于方法3）加上了单独的对象间关系处理部分，使用Graph
- 5）Self-Attention Encoding：相比于方法3），都加上了单独的对象间关系处理部分，使用自注意力机制。
结合上文提到的图像字幕任务3个关键因素，方法4）和5）在模型设计上更有效，5）相比于4）在当下（2024-1）更主流，其中基于CLIP（2021）图像编码器的方法最具有潜力。
3.2. 解码器
语言部分和视觉部分一样，都有着比较清晰的路线，从早期的RNN、LSTM到现在主流的Transformer（2017）、BERT（2018）。
4. 常用数据集
MSCOCO（Microsoft Common Objects in Context）：这是最广泛使用的图像字幕生成数据集之一，包含超过 12 万张图像，每张图像有 5 条不同的描述。这些描述由人类标注，覆盖了广泛的场景和物体。
Flickr8k 和 Flickr30k：这两个数据集分别包含 8000 和 30000 张图像，每张图像也都有多个自然语言描述。它们广泛用于基准测试和模型评估。
Visual Genome：这是一个更大规模的数据集，包含丰富的物体、属性和关系标注，适合进行更复杂的图像理解和字幕生成任务。
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