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圖像描述，即利用電腦自動描述圖像的語義內容一直是計算機視覺領域的一項重要研究任務。盡管使用卷積神經網絡（connal neural networks，CNN）和長短期記憶網絡（ （ong short-term memory，LSTM）的組合框架在生成圖像描述方面解決了梯度消失和梯度爆炸問題，但是基于LSTM的模型依賴序列化的生成描述，無法在訓練時并行處理，且容易在生成描述時遺忘先前的信息。為解決這些問題，提出將條件生成對抗網絡（ conditional generativeversarial network，CGAN引入到描述生成模型訓練中，即采用CNN來生成圖像描述。通過對抗訓練來生成句子描述并結合注意力機制提升描述的質量。在 MSCOCO數據集上進行測試，實驗結果表明，與基于CNN的其他方法相比文中方法在語義豐富程度指標 CIDER上取得了2%的提升，在準確性指標BLEU上有1%左右的性能提升;同時，其在部分指標，尤其是語義指標上超過了基于LsTM模型的圖像描述方法的性能;證明該方法生成的圖像描述更接近圖像的真實描述，并且語義內容更加豐富。
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