深度学习在图像描述中的应用

• 作 者: 蔡晓龙
• 机 构: 青岛理工大学计算机工程学院
• 出 处: 电脑知识与技术
• 发表日期: 2017年24期
• 关键词: 循环神经网络 卷积神经网络 长短时间记忆模型 图像描述 数据预处理 Recurrent Neural Network Convolutional Neural

卷积神经网络在图像识别处理方面有着优秀的表现,但是只能处理单个输入,无法在多个输入之间建立联系。循环神经网络则在处理前后相关的序列信息上有着独特的优势。将两种神经网络算法联系起来,可以用于实现图像的语言序列描述,具体方法为:首先用卷积神经网络将图片的特征提取,后连接到LSTM模型,与输入的语言序列共同训练网络达到描述图像的目的。输入的数据应当根据需要做适当的预处理,以获得更好的表现。