How to Build an Image Caption Generator using CNN in Te

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

图像描述生成（Image Caption Generation）一直是计算机视觉领域一个重要的研究方向。通过对图片的理解，生成能够描述图片内容的文字描述，能够帮助人们更好的理解、记忆和理解图片内容。目前较为成熟的图像描述生成方法大多基于深度学习技术，例如循环神经网络（Recurrent Neural Network），卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）。本文将介绍如何利用卷积神经网络实现图像描述生成任务。

2.基本概念及术语

2.1 图像描述生成

图像描述生成（Image Caption Generation）是指用自然语言生成描述图像的句子。其目的是为了更好地传达和记录图片的内容，使得图像知识可以被人类和机器所理解。在图像识别任务中，图像描述生成是一种关键技术。在图像搜索、图像分类、图像摘要、图像修复等任务中都有应用。

图像描述生成过程一般包括以下几个步骤：

1. 输入图像：首先需要输入一个图像作为模型的输入。

2. 模型预处理：图像描述生成涉及到文本处理，因此需要对图像进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等。

3. 特征提取：对图像进行特征提取，主要使用卷积神经网络（CNN）来完成。

4. 词嵌入：将图像特征映射到一个固定维度的向量空间，这一步可以加速训练过程。

5. 生成序列：根据词嵌入，生成图像描述的序列。

6. 序列解码：根据词典和图像特征的