AC-Lite：一种针对低资源阿萨姆语的轻量级图像描述模型

本研究针对低资源阿萨姆语图像描述中的计算资源不足问题，提出了AC-Lite模型，这是一种高效的轻量级图像描述方法。通过采用ShuffleNetv2x1.5替代计算密集型的视觉特征提取器，并结合门控递归单元（GRUs）作为描述解码器，AC-Lite在减少计算需求的同时显著提升了模型性能。该模型在COCO-AC数据集上取得了82.3的CIDEr得分，使其能够在边缘设备上运行，从而提高了低资源语言用户的可访问性。