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圖像描述，即利用電腦自動(dòng)描述圖像的語義內(nèi)容一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究任務(wù)。盡管使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（connal neural networks，CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ （ong short-term memory，LSTM）的組合框架在生成圖像描述方面解決了梯度消失和梯度爆炸問題，但是基于LSTM的模型依賴序列化的生成描述，無法在訓(xùn)練時(shí)并行處理，且容易在生成描述時(shí)遺忘先前的信息。為解決這些問題，提出將條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（ conditional generativeversarial network，CGAN引入到描述生成模型訓(xùn)練中，即采用CNN來生成圖像描述。通過對抗訓(xùn)練來生成句子描述并結(jié)合注意力機(jī)制提升描述的質(zhì)量。在 MSCOCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于CNN的其他方法相比文中方法在語義豐富程度指標(biāo) CIDER上取得了2%的提升，在準(zhǔn)確性指標(biāo)BLEU上有1%左右的性能提升;同時(shí)，其在部分指標(biāo)，尤其是語義指標(biāo)上超過了基于LsTM模型的圖像描述方法的性能;證明該方法生成的圖像描述更接近圖像的真實(shí)描述，并且語義內(nèi)容更加豐富。
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