摘要
自动描述图像内容是人工智能领域的一个基本问题，它连接了计算机视觉和自然语言处理。在本文中，我们提出了一种基于深度递归架构的生成模型，该模型结合了计算机视觉和机器翻译领域的最新进展，可用于生成描述图像的自然句子。该模型通过最大化给定训练图像的目标描述句子的概率来进行训练。我们在多个数据集上进行了实验，结果表明该模型不仅准确度高，而且所学习的语言流畅。我们从定性和定量两个方面验证了模型的准确性。例如，在Pascal数据集上，当前最先进的BLEU-1分数（越高越好）为25，而我们的方法达到了59，接近人类的表现约为69。此外，在Flickr30k数据集上，我们的BLEU-1分数从56提高到66；在SBU数据集上，从19提高到28。最后，在新发布的COCO数据集上，我们实现了27.7的BLEU-4分数，这是目前最先进的水平。