基于Tri-LSTMs模型的图像描述方法

摘要

本发明公开了一种基于Tri‑LSTMs模型的图像描述方法，其步骤为：生成训练集并映射词向量，搭建并训练RPN卷积神经网络与Faster‑RCNN卷积神经网络，提取图像全连接层特征，构建并训练Tri‑LSTMs模型，生成图像描述。本发明组合了多个长短时记忆网路LSTM，同时利用了图像的全连接层特征和单词的300维GLOVE词向量，有效提高了生成字幕的多样性，生成了更准确的图像描述。