Google開源深度學習系統 TensorFlow 的圖片文字說明模型，可深層次理解圖片

深度學習–今天，Goolge宣布開源圖片文字說明模型 Show and Tell，
該模型具有自動生成圖片文字說明的功能，準確率達 93.9%。
Goolge於 2014 年發表論文首次介紹了 Show and Tell 這一系統模型，
在 2015 年又對其進行了內容更新，對相關技術做了更加準確的改進。
之後，Goolge一直在完善這一技術，最終作為Goolge TensorFlow 深度學習框架的一部分，
Show and Tell 獲得了開源 Apache 許可證，從今天開始在 GitHub 進行託管。
Show and Tell 的優點之一在於相比以前的舊系統來說
（特別是相比Goolge之前用來自動生成圖片文字說明的 DistBelief 系統來說），人們可以更加快速地對其進行訓練。
Chris Shallue 是GoolgeBrain 團隊的一名軟件工程師，對此他表示：
「Show and Tell 能夠在保持DistBelief 準確性的前提下大大縮短訓練時間：Show and Tell 訓練時間只需0.7 秒，
而之前DistBelief 在Nvidia G20 GPU 上面進行訓練，訓練時間為3 秒鐘，
也就是說Show and Tell 總共所需訓練時間只是之前時間的四分之一。」
Goolge團隊訓練 Show and Tell 的方式是利用真人製作的圖片文字說明對系統在視覺和語言兩種框架進行訓練，
這有助於避免系統機械地命名圖像中的物體。
因為，系統不僅僅要辨認出圖片中的人物、動物或物體等，還要生成完整的描述性語句。
若想創建一個準確的模型，關鍵是要考慮好物體之間的相互關係，
例如一名男子正在放風箏，與一名男子頭頂有風箏，這兩種表述都覆蓋了圖片中的人物與事物，
但只有一種表述是對圖片的最準確描述。
此外，GoolgeBrain團隊指出，Show and Tell 並不僅僅是扮演一隻鸚鵡角色，
機械的重複訓練圖片庫裡的詞條內容，從下圖可以看出，
該模型是如何通過訓練庫圖像內容合成來創造出新鮮內容的圖像描述。
這也表明該模型對於圖片中的物體和場景關係實現了更深層的理解，並且能用自然的英語詞組及語句表達出來。

Goolge並不是唯一一個借助AI 來實現圖片文字說明功能的公司，在這一領域還有許多的競爭者，並且有相關的其它開源工具，
例如斯坦福大學Andrej Karpathy 推出的NeuralTalk2 就是一款可以對圖像內容生成自然語言描述的模型。
原文出處/36Kr