基于Flickr18k数据集的image caption

基于Flickr18k数据集的image caption是指使用Flickr18k数据集来训练神经网络模型，使其能够自动生成与图片相关的文字描述，即image caption。Flickr18k数据集包含了8000张图像，每张图像都有5个不同的人工标注的描述。这些描述涵盖了图像的不同方面，如场景、物体、人物等等。基于这些数据，可以训练出一个神经网络模型，使其能够自动地为给定的图片生成一段文字描述。

具体来说，训练一个基于Flickr18k数据集的image caption的神经网络模型，通常会采用类似于“编码器-解码器”（encoder-decoder）的结构。在这种结构下，图像会首先通过一个卷积神经网络（CNN）进行编码，将其转化为一种向量表示。接着，这个向量会作为输入传递给一个循环神经网络（RNN）解码器，RNN解码器会逐步地生成一段文字描述，直到生成的描述符合预设的长度或者遇到特定的终止符号。

基于Flickr18k数据集的image caption是一个非常有趣的研究方向，可以应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。