改写这个文本，突出第三章和第四章的递进关系第三章：基于编码器-解码器框架的图像描述生成方法。第三章中首先介绍了编码器模块中所采用的卷积神经网络（CNN），对其相关理论进行了详细的论述；然后介绍了解码器模块中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM）的原理；最后介绍了模型中采用的损失函数和训练策略。 第四章：基于注意力机制的图像描述生成方法。首先介绍了注意力机制的概念和原理及其在计算机视觉中的应用，然后介绍了基于注意力机制的图像描述生成模型及自适应注意力机制的创新点和方法。

本文主要探讨了基于编码器-解码器框架和注意力机制的图像描述生成方法。其中第三章介绍了编码器模块中所采用的卷积神经网络（CNN）和解码器模块中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆模型（LSTM）的原理。这一章节详细论述了模型中采用的损失函数和训练策略，为后面的章节奠定了基础。

在第四章中，文章进一步介绍了注意力机制的概念和原理以及其在计算机视觉中的应用。随后，文章重点介绍了基于注意力机制的图像描述生成模型及其自适应注意力机制的创新点和方法。这一章节与第三章相比，进一步提高了模型的性能和精度，为图像描述生成的应用提供了更好的解决方案。

总体来看，第三章和第四章的递进关系比较明显，第三章为第四章的发展提供了基础和铺垫，第四章在第三章的基础上进一步提高了模型的性能和精度，为图像描述生成的应用带来了更多的可能性。

相关问题

改写：UNet算法利用Concat拼接层来融合编码器和解码器中对应位置上的特征图，如图所示2-5灰色箭头表示。这样，在进行上采样时，解码器可以获得更多的高分辨率信息，从而更好地还原出原始图像的细节信息，提高分割精度。而在网络的编码器部分，经过池化层之后，已经将特征图的分辨率降低到了很小的程度，这对精确的分割 mask的生成是不利的。因此，使用跳跃连接，可以将较浅的卷积层特征引入，这些特征具有较高的分辨率，并且具有较浅的层数，其中会包含着较为丰富的浅层信息，更加有利于生成分割 mask。

UNet算法采用Concat拼接层来融合编码器和解码器中相应位置的特征图，如图中2-5灰色箭头所示。这种方法在上采样时可以提供更多的高分辨率信息，使解码器能够更好地还原原始图像的细节信息，从而提高分割的准确度。然而，在网络的编码器部分，经过池化层后，特征图的分辨率已经降低到了非常小的程度，这对于精确生成分割掩模并不利。因此，使用跳跃连接可以将较浅的卷积层特征引入，这些特征具有较高的分辨率和较浅的层数，其中包含了丰富的浅层信息，更有利于生成分割掩模。