基于深度学习的图像描述算法及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像描述，也称为自动图像标注或图像字幕生成，是指利用计算机自动生成描述图像内容的自然语言文本的任务。

图像描述是计算机视觉和自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目的是使计算机能够像人类一样理解和描述图像。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像描述技术取得了显著进展，但仍然存在一些挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像描述作为计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究课题，近年来受到越来越多的关注。

1. 国内研究现状

国内学者在图像描述领域取得了一定的研究成果，特别是在中文图像描述方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度学习基础：介绍卷积神经网络、循环神经网络、编码器-解码器模型以及注意力机制等深度学习基础知识，为后续图像描述算法的介绍奠定基础。

2.基于深度学习的图像描述算法：重点介绍几种经典的基于深度学习的图像描述算法，包括基于cnn-rnn的模型、基于transformer的模型以及多模态融合的模型。

3.图像描述算法实现：介绍本研究使用的图像描述算法实现细节，包括数据集介绍、实验环境搭建、模型训练与参数优化、评价指标与结果分析等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研：阅读图像描述和深度学习领域的最新研究成果，了解相关技术和方法，为本研究提供理论基础。

2.数据集选择和预处理：选择合适的公开图像描述数据集，并对其进行预处理，例如图像缩放、文本分词、构建词汇表等，为模型训练做好数据准备。

3.模型选择和改进：选择合适的深度学习模型作为基础模型，并根据实际需求对其进行改进，例如引入注意力机制、多模态融合等，以提高模型性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将深度学习技术应用于图像描述任务，并探索不同深度学习模型在该任务中的性能表现。

2.研究多模态融合方法，将图像信息和文本信息更有效地结合起来，提高图像描述的准确性和可读性。

3.提出一种基于注意力机制的图像描述模型，该模型能够更好地关注图像的关键区域，生成更准确、更详细的描述文本。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘伟,孙哲南,刘日升. 基于深度学习的多模态医学图像融合综述[j]. 小型微型计算机系统,2022,43(10):2277-2286,2301.

2. 李宏伟,赵天云,张印辉,等. 基于深度学习的多模态遥感图像分类方法综述[j]. 遥感信息,2022,37(01):1-15.

3. 张晓,王春晓,徐金东. 基于深度学习的图像去雾方法综述[j]. 光学精密工程,2021,29(04):862-874.