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图像字幕生成方法
快速浏览的图像。尽管在计算机视觉中已经进行了巨大的发展，但诸如识别对象，动作分类，图像分类，属性分类和场景识别之类的任务是可能的，但是让计算机描述以类似人类句子的形式向其转发到它的图像是一个相对较新的任务。2。文献回顾了Andrej Karpathy等人的有影响力论文之一。在图像字幕中将任务划分为两个步骤：将句子段映射到图像中的视觉区域，然后使用这些通信来生成新的描述（Karpathy and Fei-Fei 2015）。作者使用区域卷积神经网络（RCNN）表示图像作为一组H维矢量，每个向量代表图像中的对象，基于200个Imagenet类检测到。作者在同一h维空间中的双向复发神经网络（BRNN）代表句子。每个句子是一组H维向量，代表片段或单词。BRNN的使用丰富了此表示，因为它学习了句子中每个单词上下文的知识。作者发现，有了这样的表示，单词的最终表示与与同一概念相关的视觉区域的表示密切一致。他们在单词和视觉区域的表示形式上定义了对齐得分，并在马尔可夫随机字段的帮助下，将各种单词与生成文本片段的同一区域对齐。借助图像区域和文本片段之间的这些对应关系，作者训练了另一个为新看不见的图像生成文本说明的模型（Karpathy and Fei-Fei 2015）。
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
图像字幕结合GAN训练方法
摘要 在图像数量庞大、人们无法快速检索所需信息的当今世界，我们迫切需要一种更加简便、人性化的图像理解方式，图像字幕应运而生。图像字幕，顾名思义，就是通过分析理解图像信息，生成特定图像的自然语言描述，近年来被广泛应用于图文交叉研究、婴幼儿教育、弱势群体帮扶以及产业界的青睐，产生了许多优秀的研究成果。目前对图像字幕的评价基本基于BLUE、CIDEr等客观评价指标，容易导致生成的字幕无法接近人类语言表达，而GAN思想的引入使得我们能够采用对抗训练这种新的方法来对生成的字幕进行评价，评价模块更加自然、全面。考虑到对图像逼真度的要求，本课题提出了一种基于GAN的图像描述。引入Attention机制来提高图像保真度，使得生成的字幕更加准确，更接近人类的语言表达。
使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
AI自动驾驶：机遇，挑战和...韩国戏剧对心理井的影响使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息abs tract本研究研究了使用VGG16和LSTM架构在FlickR8K数据集上使用图像字幕模型的有效性。通过细致的实验和评估，获得了对模型能力的有价值的见解，并获得了为图像生成描述性字幕的局限性。这些发现有助于对图像字幕技术的更广泛理解，并为该领域的未来进步提供指导。VGG16和LSTM架构的探索涉及数据预处理，模型培训和评估。FlickR8K数据集，包括8,000张与文本描述配对的图像，作为基础。进行了数据预处理，使用VGG16的特征提取和LSTM训练。进行了模型参数和超参数的优化，以实现最佳性能。评估指标（包括BLEU得分，语义相似性评分和胭脂分数）。虽然根据BLEU评分观察到带有参考标题的中等重叠，但该模型表现出高度的语义相似性。然而，通过分析胭脂分数，揭示了维持连贯性和捕获高阶语言结构的挑战。这项研究的含义扩展到诸如计算机视觉，自然语言处理和人类计算机互动之类的领域。通过弥合视觉内容和文本描述之间的语义差距，图像字幕模型可以增强可访问性，改善图像理解并促进人类机器通信。尽管有希望捕获语义内容的表现，但存在改进的机会，包括精炼模型体系结构，集成注意力机制以及利用较大的数据集。图像字幕中的持续创新承诺在行业和学科中广泛应用的高级系统。关键字：图像字幕，深度学习，VGG16，LSTM，FlickR8K数据集，评估指标，语义差距，人类计算机交互。
磷的微生物竞争限制了成熟森林的二氧化碳反应
陆地生态系统隔离额外碳（C）的能力（C）浓度上升取决于土壤养分的可用性1,2。以前的证据表明，在磷（P）剥夺土壤上生长的成熟森林的隔离能力有限（参考文献。3–6），但是生态系统P循环及其CO 2响应的不确定性代表了在气候变化下对土地C下沉的机械预测的关键瓶颈7。在这里，通过编译暴露于高架CO 2的P限制成熟森林的第一个综合P预算，我们表明，土壤微生物捕获的P限制了生态系统P回收和植物吸收的可用性。树有效地使用了p，但是矿化土壤p的微生物先发似乎限制了在升高的Co 2下增加P的吸收和同化的树木的能力，因此，它们隔离了额外的C植物策略以刺激植物策略以促进型植物的植物P循环和种植P摄取，例如增加rhizossphere c ofers caption caption caption caption caption in New trim per in Forne cops in trim cops in trim cops cops in trim cops cops sabs confim plimim cost in cops sabs cops sass。我们的结果确定了p可用性限制CO 2受精的关键机制，并将指导地球系统模型的发展以预测未来的长期C储存。
![arxiv：2501.15415v1 [cs.cv] 2025年1月26日](/simg/8\84782461405a7624ab37009ae9f74c6fa1c1bb44.webp)
arxiv：2501.15415v1 [cs.cv] 2025年1月26日
从分子的图形表示中了解化学结构是一项具有挑战性的图像限制任务，它将极大地使以分子为中心的分数发现。分子图像和标题子任务中的变化在图像代表学习和任务建模中都构成了重大挑战。然而，现有的方法仅集中于将分子图像转化为其图形结构的特定字幕任务，即OCSR。 在本文中，我们提出了光学化学结构（OCSU）任务，该任务将OCSR扩展到分子图像字幕从基序级别到分子水平和抽象水平。 我们提出了两种方法，包括基于OCSR的方法和端到端OCSR-无ocsr方法。 拟议的双检查通过针对局部模棱两可的原子的细心功能增强，在现实世界专利和期刊媒介场景上实现了SOTA OCSR性能。 以基于微笑的分子理解方法级联，它可以利用OCSU的特定任务特定模型的功能。 MOL-VL是端到端优化的基于VLM的模型。 OCSU数据集Vis-Chebi20是基于广泛使用的Chebi20数据集构建的，用于培训和评估。 对Vis-Chebi20的广泛实验结果证明了所提出的方法的有效性。 提高OCSR功能可以为基于OCSR的APARCH提供更好的OCSU性能，而Mol-VL的SOTA性能表明了端到端方法的巨大潜力。OCSR。在本文中，我们提出了光学化学结构（OCSU）任务，该任务将OCSR扩展到分子图像字幕从基序级别到分子水平和抽象水平。我们提出了两种方法，包括基于OCSR的方法和端到端OCSR-无ocsr方法。拟议的双检查通过针对局部模棱两可的原子的细心功能增强，在现实世界专利和期刊媒介场景上实现了SOTA OCSR性能。以基于微笑的分子理解方法级联，它可以利用OCSU的特定任务特定模型的功能。MOL-VL是端到端优化的基于VLM的模型。OCSU数据集Vis-Chebi20是基于广泛使用的Chebi20数据集构建的，用于培训和评估。对Vis-Chebi20的广泛实验结果证明了所提出的方法的有效性。提高OCSR功能可以为基于OCSR的APARCH提供更好的OCSU性能，而Mol-VL的SOTA性能表明了端到端方法的巨大潜力。
ACORN CCS项目：D02利益相关者参与计划
文档编号：ACCS-X-00-PB-PM-KK-KK-0001 KKD发行日期：2021年9月Beis Ref。no：CS336知识类别：由Beis CCUS Innovation计划的一部分，由Pale Blue Dot Energy Ltd.（一家StoreGGA集团公司）生产的碳捕获和存储，这些文档代表了商业，能源和工业策略（BEIS）caption（BEIS）碳化（BEIS）碳化（BEIS）碳化和存储（CC）在橡子CCS Feed项目中生产的关键知识可交付成果套件。文档反映了在撰写本文时项目的状态，因此是顺序的，并且所介绍的材料可能会随着项目成熟而发生变化。这些文件不应被视为饲料完成后最终Acorn CCS项目的完整代表。