image caption这个方向更偏向NLP还是CV？
Image captioning，也就是图像描述生成，它本质上是一个连接计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的桥梁。但如果非要说哪个领域“更偏向”一些，那么可以从以下几个角度来分析：
核心挑战与技术构成：
CV部分： 要生成一个准确、生动的图像描述，首先需要计算机能够“看懂”图像。这就涉及到了计算机视觉的核心任务：
目标检测与识别（Object Detection & Recognition）： 识别图像中的主要物体，例如“一只猫”、“一个球”、“一辆汽车”。这需要模型能够区分不同的对象，并理解它们的类别。
场景理解（Scene Understanding）： 理解图像中的整体场景，例如“一个公园”、“一个房间”、“一条街道”。这涉及到对物体之间关系的认知，以及对场景背景的把握。
属性识别（Attribute Recognition）： 识别物体的属性，例如“一只黑色的猫”、“一个红色的球”、“一辆快速行驶的汽车”。这包括颜色、大小、材质、动作状态等。
关系提取（Relationship Extraction）： 理解物体之间的相互作用，例如“猫坐在垫子上”、“孩子在玩球”。这需要模型能够捕捉到物体间的空间关系、动作关系等。
视觉特征提取（Visual Feature Extraction）： 利用卷积神经网络（CNN）等技术，从原始像素数据中提取出具有语义意义的视觉特征向量。这些特征代表了图像的关键信息。
从这个角度看，CV在图像理解层面扮演着至关重要的基础角色。没有高质量的视觉信息提取和理解，后续的语言生成就无从谈起，或者生成的描述会非常笼统、不准确。
NLP部分： 在理解了图像内容之后，需要将这些视觉信息转化为人类能够理解的自然语言文本。这就进入了自然语言处理的范畴：
语言模型（Language Modeling）： 生成语法正确、语义连贯的句子。这需要模型学习词语之间的搭配关系、句子结构以及语言的流畅性。
序列到序列模型（SequencetoSequence Models）： 图像描述生成通常被建模为将图像特征（一个向量）映射到一个词语序列（一个句子）。RNN、LSTM、GRU以及更先进的Transformer模型在这一过程中扮演核心角色。
词汇选择与组合（Word Selection & Combination）： 如何从大量的词汇中选择最恰当的词语来描述图像中的物体和动作，并将它们有机地组合成一个完整的句子。
语义相似度与多样性（Semantic Similarity & Diversity）： 生成的描述不仅要准确，还要在一定程度上反映图像的细微之处，并可能需要生成不同角度或侧重点的描述，以增加其多样性。
注意力机制（Attention Mechanism）： 这是连接CV和NLP的关键技术之一。注意力机制允许模型在生成每个词语时，聚焦于图像中与该词语最相关的区域。例如，在描述“猫”时，模型会“看”图像中猫的位置；在描述“玩”时，会关注猫和球之间的互动区域。
从这个角度看，NLP负责将抽象的视觉信息“翻译”成人类语言，其核心在于文本的生成和组织。
发展趋势与现代模型：
近年来，随着深度学习的飞速发展，尤其是在Transformer架构的兴起，CV和NLP的界限变得更加模糊，很多模型开始采用统一的端到端（EndtoEnd）架构。
EncoderDecoder架构： 传统的图像描述模型通常采用EncoderDecoder结构。CV模型（如CNN）作为Encoder，负责提取图像特征；NLP模型（如RNN/LSTM）作为Decoder，负责根据图像特征生成文本。
Vision Transformer (ViT) 与 Multimodal Transformers： 像ViT这样的模型可以直接将图像“拍碎”成一系列图像块（patches），并将这些块编码成类似于文本的token序列。这使得视觉信息可以像文本一样被Transformer处理。在此基础上，发展出了CLIP、ALIGN、Florence等多模态模型，它们能够同时理解图像和文本，甚至在零样本（zeroshot）场景下进行图像描述，这极大地增强了NLP在图像理解中的参与度。这些模型学习到了跨模态的对齐，使得文本的生成能力与视觉的理解能力紧密结合。
总结哪个领域“更偏向”：
尽管CV提供了理解图像的基础，但图像描述生成的最终目标是生成“自然语言”。这意味着，即使是最先进的CV模型，也需要NLP来完成最终的输出。从任务的终点和输出形式来看，图像描述生成毫无疑问是NLP领域的一个重要应用和挑战。
然而，一个高质量的图像描述生成系统，其性能很大程度上受制于其前端CV模块的理解能力。如果CV部分无法准确识别物体、场景和它们的关系，那么再强大的NLP模型也难以生成有意义的描述。
所以，更准确的说法是：
图像描述生成是一个典型的多模态任务，它高度依赖于CV来提供准确的视觉理解。
但其最终的“语言生成”属性，使其在学术和技术上，更常被归类或视为NLP领域的一个重要子任务和应用方向。
很多研究者可能会从“如何更好地用NLP技术来生成更丰富、更准确、更具风格的图像描述”这个角度来推进工作，这自然就把研究重心放在了NLP的技术创新上，比如改进语言模型、利用更先进的序列生成策略、引入外部知识等。同时，也有很多研究者专注于“如何让CV模型提取更精细、更多维度的视觉信息，以便NLP模型能更好地利用”，这又回到了CV的范畴。
可以说，这是一个CV和NLP深度融合的领域，二者相辅相成，缺一不可。如果一定要选一个“更偏向”的方向，考虑到最终产出的是“语言”，那么NLP的权重会稍重一些，因为没有NLP，就没有“描述”这个结果。
核心挑战与技术构成：
CV部分： 要生成一个准确、生动的图像描述，首先需要计算机能够“看懂”图像。这就涉及到了计算机视觉的核心任务：
目标检测与识别（Object Detection & Recognition）： 识别图像中的主要物体，例如“一只猫”、“一个球”、“一辆汽车”。这需要模型能够区分不同的对象，并理解它们的类别。
场景理解（Scene Understanding）： 理解图像中的整体场景，例如“一个公园”、“一个房间”、“一条街道”。这涉及到对物体之间关系的认知，以及对场景背景的把握。
属性识别（Attribute Recognition）： 识别物体的属性，例如“一只黑色的猫”、“一个红色的球”、“一辆快速行驶的汽车”。这包括颜色、大小、材质、动作状态等。
关系提取（Relationship Extraction）： 理解物体之间的相互作用，例如“猫坐在垫子上”、“孩子在玩球”。这需要模型能够捕捉到物体间的空间关系、动作关系等。
视觉特征提取（Visual Feature Extraction）： 利用卷积神经网络（CNN）等技术，从原始像素数据中提取出具有语义意义的视觉特征向量。这些特征代表了图像的关键信息。
从这个角度看，CV在图像理解层面扮演着至关重要的基础角色。没有高质量的视觉信息提取和理解，后续的语言生成就无从谈起，或者生成的描述会非常笼统、不准确。
NLP部分： 在理解了图像内容之后，需要将这些视觉信息转化为人类能够理解的自然语言文本。这就进入了自然语言处理的范畴：
语言模型（Language Modeling）： 生成语法正确、语义连贯的句子。这需要模型学习词语之间的搭配关系、句子结构以及语言的流畅性。
序列到序列模型（SequencetoSequence Models）： 图像描述生成通常被建模为将图像特征（一个向量）映射到一个词语序列（一个句子）。RNN、LSTM、GRU以及更先进的Transformer模型在这一过程中扮演核心角色。
词汇选择与组合（Word Selection & Combination）： 如何从大量的词汇中选择最恰当的词语来描述图像中的物体和动作，并将它们有机地组合成一个完整的句子。
语义相似度与多样性（Semantic Similarity & Diversity）： 生成的描述不仅要准确，还要在一定程度上反映图像的细微之处，并可能需要生成不同角度或侧重点的描述，以增加其多样性。
注意力机制（Attention Mechanism）： 这是连接CV和NLP的关键技术之一。注意力机制允许模型在生成每个词语时，聚焦于图像中与该词语最相关的区域。例如，在描述“猫”时，模型会“看”图像中猫的位置；在描述“玩”时，会关注猫和球之间的互动区域。
从这个角度看，NLP负责将抽象的视觉信息“翻译”成人类语言，其核心在于文本的生成和组织。
发展趋势与现代模型：
近年来，随着深度学习的飞速发展，尤其是在Transformer架构的兴起，CV和NLP的界限变得更加模糊，很多模型开始采用统一的端到端（EndtoEnd）架构。
EncoderDecoder架构： 传统的图像描述模型通常采用EncoderDecoder结构。CV模型（如CNN）作为Encoder，负责提取图像特征；NLP模型（如RNN/LSTM）作为Decoder，负责根据图像特征生成文本。
Vision Transformer (ViT) 与 Multimodal Transformers： 像ViT这样的模型可以直接将图像“拍碎”成一系列图像块（patches），并将这些块编码成类似于文本的token序列。这使得视觉信息可以像文本一样被Transformer处理。在此基础上，发展出了CLIP、ALIGN、Florence等多模态模型，它们能够同时理解图像和文本，甚至在零样本（zeroshot）场景下进行图像描述，这极大地增强了NLP在图像理解中的参与度。这些模型学习到了跨模态的对齐，使得文本的生成能力与视觉的理解能力紧密结合。
总结哪个领域“更偏向”：
尽管CV提供了理解图像的基础，但图像描述生成的最终目标是生成“自然语言”。这意味着，即使是最先进的CV模型，也需要NLP来完成最终的输出。从任务的终点和输出形式来看，图像描述生成毫无疑问是NLP领域的一个重要应用和挑战。
然而，一个高质量的图像描述生成系统，其性能很大程度上受制于其前端CV模块的理解能力。如果CV部分无法准确识别物体、场景和它们的关系，那么再强大的NLP模型也难以生成有意义的描述。
所以，更准确的说法是：
图像描述生成是一个典型的多模态任务，它高度依赖于CV来提供准确的视觉理解。
但其最终的“语言生成”属性，使其在学术和技术上，更常被归类或视为NLP领域的一个重要子任务和应用方向。
很多研究者可能会从“如何更好地用NLP技术来生成更丰富、更准确、更具风格的图像描述”这个角度来推进工作，这自然就把研究重心放在了NLP的技术创新上，比如改进语言模型、利用更先进的序列生成策略、引入外部知识等。同时，也有很多研究者专注于“如何让CV模型提取更精细、更多维度的视觉信息，以便NLP模型能更好地利用”，这又回到了CV的范畴。
可以说，这是一个CV和NLP深度融合的领域，二者相辅相成，缺一不可。如果一定要选一个“更偏向”的方向，考虑到最终产出的是“语言”，那么NLP的权重会稍重一些，因为没有NLP，就没有“描述”这个结果。
网友意见
这东西2016年我们中心就做过了，发现用不了。后来交给ai lab发了几篇论文就不了了之了。
感觉学术界就在刷数据集，就没人关心生成的caption到底能不能用[飙泪笑]
总之，这个领域学界和落地之间的gap非常大。不太建议你入这个坑
有谁知道image caption成功落地的，欢迎分享一下
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