如何构建一个基于视觉Transformer和Transformer编码器的图像描述生成模型，并使用BLEU、SPICE和CIDEr-D进行性能评估？

要构建一个融合视觉Transformer (ViT) 和 Transformer编码器的图像描述生成模型，你需要理解这两种技术的基本原理和工作方式。首先，视觉Transformer用于从图像中提取特征，而Transformer编码器将这些特征编码为一种形式，以供Transformer解码器使用。解码器随后生成描述图像的文字。在构建这样的模型时，你需要掌握以下几个关键步骤：

参考资源链接：[BUPT深度学习课程：服饰图像描述模型与测评](https://wenku.csdn.net/doc/64n31iid36?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 图像预处理：将图像转换为ViT模型可以处理的输入格式，通常涉及到将图像分割成多个patches，并为每个patch添加位置编码。

2. 特征提取：通过ViT模型提取图像特征，ViT通过自注意力机制捕捉图像全局依赖关系，产生对图像内容的高级理解。

3. 编码与解码：使用Transformer编码器将提取的图像特征转换为序列化的表示，然后通过Transformer解码器生成描述性文字。在编码器-解码器结构中，每个解码器层都能够利用注意力机制来关注输入序列中的相关信息。

4. 训练与优化：通过大量图像及其对应描述数据集训练模型，优化模型参数，提升描述的准确性和流畅性。

5. 性能评估：使用BLEU评分来衡量生成描述的n元语法重叠度；用SPICE评分来评估描述的语义匹配程度；CIDEr-D评分则用于评价描述的可读性和创意性。

在完成模型构建后，你可以参考《BUPT深度学习课程：服饰图像描述模型与测评》来了解如何进行模型训练、评估和优化。这份课程设计资源详细介绍了如何实现ARCTIC模型，视觉Transformer与Transformer编码器相结合的图像描述生成模型，以及如何使用BLEU、SPICE和CIDEr-D等多种评估方法。通过学习这一资源，你将能够掌握图像描述模型的构建和评估流程，为相关领域的研究和应用打下坚实的基础。

参考资源链接：[BUPT深度学习课程：服饰图像描述模型与测评](https://wenku.csdn.net/doc/64n31iid36?spm=1055.2569.3001.10343)