摘要
图像描述作为计算机视觉和自然语言处理领域交叉的研究热点，旨在使计算机能够自动生成自然语言描述来解释图像内容。
近年来，深度学习的快速发展为图像描述算法带来了突破性进展。
本文首先介绍了图像描述问题的研究背景和意义，以及深度学习在其中的应用。
接着，对图像描述算法的研究现状进行了综述，详细介绍了基于深度学习的图像描述模型的主要方法，包括编码器-解码器模型、注意力机制、强化学习等，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还总结了常用的图像描述数据集和评价指标，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：图像描述；深度学习；计算机视觉；自然语言处理；编码器-解码器模型
#1.相关概念
##1.1图像描述
图像描述是指利用计算机自动生成自然语言文本来描述图像内容的技术，其本质是建立图像视觉信息到自然语言描述的映射关系。
一个完整的图像描述系统需要具备理解图像内容和生成自然语言描述的能力，其目标是生成准确、流畅、且符合语法规范的自然语言描述，以帮助人们更好地理解图像信息。
##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，其特点是利用多层神经网络对数据进行特征提取和抽象，从而实现对复杂数据的建模和分析。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其强大的特征学习和表达能力为图像描述任务提供了新的解决方案。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
