因此,很自然的将CNN用作一个图像“编码器”;首先对其预训练用于图像分类任务,然后将最后的隐藏层作为用于生成语句的RNN解码器的输入(见 Fig. 1)。我们称此模型叫做 the Neural Image Caption 或 NIC 。我们的贡献如下。第一,我们针对此问题提出了一个端到端(end-to-end)的系统。他是一个使用随机梯度下降的...
图一:Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 论文插图 该工作的主要灵感来自于机器翻译当时的最新进展——将用源语言编写的句子 S ,转换成目标语言中的 T ,通过最大化 p(T|S) ,实现翻译效果。多年来,机器翻译也是通过一系列独立的任务,来完成的(如:翻译单词、对齐单词、重新排序等)。 研究表明:...
So, are you ready to revolutionize your image captions? Step into the future of storytelling with the "AI Image to Caption Generator." Give it a try and witness the transformation of your images into captivating stories that will leave your audience in awe! Unleash the power of AI and redef...
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早期的尝试通常是将问题分解为多个步骤来解决，但效果有限。2014年，Google的“Show and Tell: A Neural Image Caption Generator”论文提出了一个统一的神经网络模型，该模型使用深度卷积神经网络作为“编码器”将图像转换为固定长度的向量，并使用循环神经网络作为“解码器”生成描述。模型原理：编码器：CNN...
图像描述生成(image caption)的目标就是根据提供的图像,输出对应的文字描述。如下图所示: 图像描述生成任务一般分为两个部分:图片编码和文本生成,模型通常是编码器+解码器的结构。 人类可以将图像中的视觉信息自动建立关系,进而感知图像的高层语义信息,但是计算机只能提取图像的特征信息,无法向人类大脑一样生成高层语义信...
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An AI photo caption generator uses computer vision to analyze the content of an image, identifying various elements such as objects, scenes, and actions. After analyzing these elements, the technology applies natural language processing to construct a descriptive and contextually appropriate caption for...
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