本文介绍: 在监督学习中，模型通过最小化衡量生成描述与参考描述差异的损失函数来学习将图像映射到描述。这意味着本文 的数据集中的每个图像都与其对应的自然语言描述相配对，而其他参考文献的数据集中的图像和描述没有明确配对。描述数据是监督学习的适合选择，因为它为模型提供了清晰的示例，说明如何将图像映射到描述。正对是匹配的图像和描述，而负对是不匹配的图像和描述。在监督学习中，模型通过最小化衡量生成描述与参考描述差异的损失函数来学习将图像映射到描述。解码器模型是图像描述的流行选择，因为它们为将图像映射到描述提供了清晰的结构。
1. 数据标注。数据标注是将标签或元数据添加到数据的过程。在图像描述中，数据标注涉及将图像与其对应的自然语言描述进行标记。在研究中使用的数据标注类型会对图像描述模型的性能和泛化能力产生重大影响。
- 配对图像–描述数据：指每个图像都与其对应的描述相配对的数据集。这些数据集通常用于监督学习方法，其中模型通过观察大量图像–描述对来学习从图像生成描述。
- 非配对图像–描述数据：指图像和描述没有明确配对的数据集。这些数据集通常用于自监督学习方法，其中模型在不依赖明确标签的情况下学习将图像和描述对齐。
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