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L'automatisation du sous-titrage, c'est-à-dire la création de la description linguistique d'une image à l'aide de n'importe quel traitement du langage naturel, est une tâche difficile. Il faut avoir une bonne maîtrise du traitement de l'image et du traitement du langage naturel. Ce livre traite des différentes techniques disponibles qui servent de modèle pour le sous-titrage des images. Les progrès de la technologie en termes de reconnaissance d'objets et d'apprentissage machine ont beaucoup amélioré les performances du modèle de sous-titrage d'images ces dernières années. En plus de cela, nous allons essayer d'aborder les différentes techniques et algorithmes pour construire ce modèle. En fin de compte, l'évaluation du modèle joue un rôle important qui sera utile pour déterminer quel algorithme convient le mieux au scénario. Il existe des techniques qui peuvent être utilisées pour évaluer les performances telles que la matrice de confusion, le f1-score mais dans ce cas, les données sont basées sur le langage naturel donc sur le fait qu'il existe un certain type spécial de technologie qui peut être utilisé comme Microsoft COCO et Flickr30K.