基于CNN和Transformer的自动图像描述生成
Automated Image Captioning with CNNs and Transformers
AI总结：
该项目融合计算机视觉与自然语言处理技术，构建自动图像描述系统，比较CNN-RNN与Transformer方法，通过注意力机制和超参数优化提升性能，并用BLEU、METEOR和CIDEr评估。
摘要：
本项目旨在创建一个自动图像描述生成系统，通过整合计算机视觉和自然语言处理技术，为输入图像生成自然语言描述。我们采用了多种不同的技术，从CNN-RNN到更先进的基于Transformer的技术。训练在配有描述性标题的图像数据集上进行，模型性能将使用BLEU、METEOR和CIDEr等既定指标进行评估。项目还将涉及高级注意力机制的实验、不同架构选择的比较以及超参数优化，以提高描述生成的准确性和整体系统有效性。
英文摘要：
This project aims to create an automated image captioning system that generates natural language descriptions for input images by integrating techniques from computer vision and natural language processing. We employ various different techniques, ranging from CNN-RNN to the more advanced transformer-based techniques. Training is carried out on image datasets paired with descriptive captions, and model performance will be evaluated using established metrics such as BLEU, METEOR, and CIDEr. The project will also involve experimentation with advanced attention mechanisms, comparisons of different architectural choices, and hyperparameter optimization to refine captioning accuracy and overall system effectiveness.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
