TY - Jour A2 - Solari，Favio Au - 王，Haoran Au - Zhang，Yue Au - Yu，Xiaosheng Py - 2020 Da - 2020 / 01/09 Ti概述 - 图像标题发电方法SP - 3062706 VL - 2020 AB -近年来，随着人工智能的快速发展，形象标题逐渐引起了人工智能领域的许多研究人员的注意，并成为一个有趣和艰巨的任务。图像标题，根据图像中观察到的内容自动生成自然语言描述，是场景理解的重要组成部分，它结合了计算机视觉和自然语言处理的知识。图像标题的应用是广泛且重要的，例如，实现人计算机交互。本文总结了相关方法，并侧重于关注机制，在计算机视觉中起着重要作用，最近广泛用于图像标题一代任务。此外，讨论了这些方法的优点和缺点，提供了该领域的常用数据集和评估标准。最后，本文突出了图像标题任务中的一些开放挑战。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/3062706 do - 10.1155 / 2020/3062706 jf - 计算智能和神经科学pb - hindawikw - er -