图片标题生成器（literature：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator）

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NIC

图片标题生成器是基于CNN+LSTM的一种神经网络系统，以文献《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》为参考，作者构造了一种叫做NIC（Neural Image Caption）神经网络系统，以CNN提取图片特征，最后一个隐藏层（hidden layer）作为LSTM的输入。

LSTM

LSTM(Long Short-term Memory)是一种特殊的RNN（Recurrent Neural Network).

最后达到的效果是对于任意一张图片，可以生成对应的一句话标题。

有关这篇文献的实现在GitHub上有很多，有一些基于MSCOCO数据集，有一些基于Fliker8k或者Flikr39k数据集，MSCOCO数据集的train、valid、test图片都要远多于另外两个。本文我们采用数据集Fliker8k实现。

Coding

environment
tensorflow 

这份代码把 train and val 放在一起，由于数据集较小，训练比较容易一点。

config文件用来调整各种参数，由于train总共6000张图片，原始配置是epoch= 20，batch_size = 64，batch_size（批大小）与显存有关，batch_size越大训练速度会加快，但是很耗费显存，batch_size越小会很耗时间。实际情况下我们按自己的需要来确定批大小。
本次我们使用batch_size = 10，所以6000张图片，需要处理600次。

Python 3.5.6 |Anaconda, Inc.| (default, Aug 26 2018, 16:05:27) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
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IPython 5.8.0 -- An enhanced Interactive Python.
?         -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help      -> Python's own help system.
object?   -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
600/600 [==============================] - 4547s 8s/step - loss: 1.6872 - val_loss: 3.3624
  0%|          | 0/1000 [00:00

训练完成后，在model_data文件夹下会产生一系列HDF5文件，此时我们可以打开test.py文件，测试最终的效果。
生成的图片和原始图片都在test_data文件夹内。

Beam Search

Beam Search（集束搜索）是一种启发式图搜索算法，通常用在图的解空间比较大的情况下，为了减少搜索所占用的空间和时间，在每一步深度扩展的时候，剪掉一些质量比较差的结点，保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗，并提高了时间效率，但缺点就是有可能存在潜在的最佳方案被丢弃，因此Beam Search算法是不完全的，一般用于解空间较大的系统中。

Beam Search 等于1的时候就退化到了贪心算法，在BLEU指标上贪心的Beam Search要比Beam Search = 20时评分低2个BLEU点。

We used the BeamSearch approach in the following experiments, with a beam of size 20. Using a beam size of 1 (i.e.,greedy search) did degrade our results by 2 BLEU points on average.

https://www.cnblogs.com/sddai/p/10552592.html

项目所用代码链接
https://download.csdn.net/download/weixin_46530492/13986124