基于残差密集网络层次信息的图像标题生成
图像标题生成是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在根据图像内容生成对应的文字描述。当前，基于深层神经网络的方法是图像标题生成的主流方法，特别是基于自注意力机制的模型。然而，传统的深层神经网络层次之间是线性堆叠的，这使得低层网络捕获的信息无法在高层网络中体现，从而没能得到充分的利用。
为解决这个问题，本文提出了一种基于残差密集网络的方法，旨在获取层次语义信息来生成高质量的图像标题。为能够充分利用网络的层次信息，以及提取深层网络中的各个层的局部特征，本文提出在层与层之间进行残差密集连接。本文提出在每层网络中的子层中运用残差密集网络，以更好地融合图像特征和图像的描述信息。
本文的方法可以分为两个部分：在图像特征提取阶段，我们使用残差密集网络来获取图像的层次语义信息。然后，在标题生成阶段，我们使用残差密集网络来融合图像特征和图像的描述信息，并生成高质量的图像标题。
实验结果表明，本文提出的方法可以提高图像标题生成的性能。同时，本文的方法也可以应用于其他计算机视觉任务，例如图像分类、目标检测等。
知识点：
1. 图像标题生成：是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在根据图像内容生成对应的文字描述。
2. 深层神经网络：是一种常用的机器学习模型，能够学习图像的特征和模式。
3. 残差密集网络：是一种特殊的深层神经网络，能够获取层次语义信息。
4. 层次语义信息：是指图像的语义信息，它可以反映图像的内容和含义。
5. 自注意力机制：是一种常用的机器学习技术，能够选择性地关注图像的某些区域。
6. 图像特征提取：是指从图像中提取有用的信息和特征，以便进行后续的处理。
7. 标题生成：是指根据图像内容生成对应的文字描述。
8. 计算机视觉：是一个交叉学科，它结合了计算机科学、数学、工程学和其他领域，旨在使计算机能够看到和理解图像。
9.残差密集连接：是一种网络结构，它能够获取层次语义信息。
10. 局部特征：是指图像中的某些区域或特征，它可以反映图像的某些方面。
