随着深度学习技术研究的日益深入，计算机视觉与自然语言处理两大领域逐渐呈现相结合的趋势。作为连接视觉和语言的跨模态研究任务，图像语义描述拓展并融合了计算机视觉与自然语言处理两个领域的研究边界，具有重要的学术价值。同时，图像语义描述在视觉内容的分析与检索、人机交互、辅助视觉障碍者等领域有着广阔的应用前景。

       图像语义描述旨在准确理解图像视觉内容的基础上，将其理解结果以自然语言的方式表达出来。因此图像语义描述的核心内容主要包括视觉内容表示与自然语言表达两方面。当前，图像文本描述工作在取得显著进展的同时，也面临着巨大的挑战。一方面，由于视觉内容的复杂性与多样性，使得准确判知图像中的目标物体、属性及其相关关系相对困难，造成文本描述的成分缺失或者表达失实；另一方面，人类语言具有复杂多变的结构，且具有社会性和主观性，而当前的算法尚存在准确率不足、解码效率低、表达单调等问题，无法实现高效、生动的图像语义描述。因此，本文围绕图像语义描述，以深度神经网络下的序列生成模型为基础，针对视觉表示中的图像内容表示和关系建模，以及语言表达中的解码效率和语言风格等难题，通过设计合理的网络结构与学习算法，实现了更加准确、高效、生动的图像语义描述。

       论文的主要工作和创新点归纳如下：

       1. 基于视觉与语言对齐的图像语义描述。针对基于物体区域的图像表示方法无法建模物体关系的问题，提出了采用结构性的图（graph）来表示图像并利用视觉与语言的对齐关系来提高解码准确度。具体地，该方法首先使用图来统一地建模图像中的物体、属性、语义关系和几何关系等视觉元素，然后，通过图神经网络学习图上每个视觉元素的上下文感知的嵌入表示。最后，在解码过程中，通过一种层级注意力机制来准确地关注到与语言上下文相关的视觉元素。实验表明，该方法能够增强图像语义描述的准确度和丰富度，在公开数据集的多个指标上取得了同期最好的结果。

        2. 基于改良自注意力机制的图像语义描述。针对自注意力机制在建模图像中物体关系时所存在的无法建模几何关系和内部协变量偏移这两个问题，分别提出了几何感知自注意力模块与归一化自注意力模块。几何感知自注意力模块显式地在自注意力机制中引入物体之间的相对几何关系；归一化自注意力模块在自注意力模块内部引入归一化技术来缓解内部协变量偏移问题。结合上述两项改进的图像语义描述模型在公开数据集上取得了同期最好的性能。在视频语义描述、视觉问答和机器翻译任务上的实验进一步验证了该方法的有效性。

        3. 基于多智能体强化学习的快速图像语义描述。针对传统自回归模型中的高解码时延问题，提出了一种基于多智能体强化学习的非自回归图像语义描述方法。具体地，该方法首次将非自回归解码器建模为一个多智能体强化学习系统来优化句子级的目标，由此克服传统非自回归解码器生成句子不连贯的问题。进一步地，引入了基于反事实替换的基准奖励来解决多智能体学习过程中的信用分配问题。在图像语义描述与机器翻译上的实验表明，相比于自回归解码方法，该方法在大幅提升解码速度的同时有效保持了句子的连贯性。

        4. 基于半监督学习的多风格图像语义描述。针对图像语义描述中的语言风格特性，提出了一种基于半监督学习的风格化图像语义描述方法，其单一模型能够同时生成涵盖不同语言风格的图像描述。具体地，该方法不依赖于成对的风格化图像描述数据，仅需使用常见的无风格图像描述数据以及非成对的多风格纯文本语料库进行训练。在半监督学习的基础上，设计了文本判别器、风格分类器和反向翻译网络三个模块，分别对文本描述的流畅性、风格化和准确性进行约束。实验结果表明，该方法能够生成流畅、准确，并且具有指定风格的文本描述