自动化图像描述：基于深度学习与Flickr-8k数据集的自动图像字幕生成，还进行了Xcep...比较

简介：
本研究探讨了利用深度学习技术自动生成图片文字说明的方法，特别采用了Flickr-8k数据集，并对比分析了Xception等模型在自动化图像描述中的应用效果。 Torrent_to_Drive 使用深度学习及 Flickr-8k 数据集进行自动图像字幕生成，并对比了 Xception 模型与 Inception 模型的性能差异。这种方法利用卷积神经网络（CNN）和一种递归神经网络（LSTM），为各种类型的图片创建标题和替代文本，是目前最简单的办法之一。首先从在 ImageNet 数据集上训练过的 CNN 中提取图像特征，然后将这些特征输入到 LSTM 模型中生成描述性文字。 该项目基于 Keras 提供的两个模型进行开发。项目中的功能、数据集以及 Jupyter 笔记本段落件都已准备好使用；同时，训练完成的模型也已经可以获取。另外，项目的依赖关系和需求已在相应的文档中列出，并且字幕生成器代码也是可用状态。 对于希望贡献的人士来说，无论是提出建议还是报告错误或解决问题，我们都非常欢迎，请通过项目平台提交问题或 PR（Pull Request）来参与其中。此外，在开始开发前建立虚拟环境是强烈推荐的做法；在激活该环境后，请使用命令 `pip3 install -r requirements.txt` 来安装所有必要的依赖项。