AlexNet 与 EfficientNetB0 在图像标注中的压缩与效率分析 ！

文章预览

前言   尽管图像标注前景广阔，但它也带来了几项挑战。一个主要的障碍是从图像中提取有意义的视觉信息，并将其转化为连贯的语言。这需要弥合视觉和语言领域之间的差距，这项任务需要复杂的算法和模型。 本文 旨在通过开发一种自动图像标注架构来应对这些挑战，该架构结合了卷积神经网络（CNN）和编码器-解码器模型的优势。 CNN模型用于从图像中提取视觉特征，随后在编码器-解码器框架的帮助下生成标注。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 1 Introduction 近年来，计算机视觉与自然语言处理的融合开辟了一个有趣的研究领域——图像字幕生成。这个领域不仅仅是关于智能思考；它像是深入探究机器如何能像人类一样看和说话。基本上 ………………………………