计算机视觉领域的各类任务从本质上都是帮助人们更好地理解图片,如果能寻找到彼此之间的相关性并加以利用,对完成每项具体任务都有促进作用。目前计算机视觉领域的各类算法模型对于自然场景下图像的处理效果都不理想,以Pascal VOC数据集为例,图像往往具有多目标、目标尺度不一、背景复杂等情况。图像识别与翻译是计算机视觉领域的重要研究课题,相关算法对于自然场景图像的处理效果都有待提高,同时能否利用识别模型的标签信息来提高图像翻译领域中转换任务的实验效果也是本文研究的重点。一般的物体分类模型由于所使用训练数据集的局限性,在测试自然场景图片时效果往往不好,因此这类模型泛化效果差,无法适应不同的任务需求。本文针对现有成熟的在ImageNet数据集上训练的物体分类模型无法直接迁移到Pascal VOC数据集上的问题,结合弱监督物体检测任务的解决思路和模型框架,利用迁移学习的方法,将VGGNet物体分类模型应用到VOC数据集上。本文完成了对自然图像的识别任务,设计了对比实验,验证了算法的可行性。目前图像转换模型也存在着在自然场景下转换困难、图像失真等问题,图像转换模型无法只关注特定场景对象,比如在无监督的情况下,如果图像没有配对或对齐,网络必须另外了解场景中要转换的特定区域。本文利用弱监督识别模型为源域和目标域的物体转换提供大致的位置约束,引导CycleGAN生成器生成与真实图片差异更小的图片。本文完成了对CycleGAN模型的优化,并且对比了模型改进前后生成的图片效果,进行了定量与定性的分析,验证了方案可行性。本文的弱监督识别模型和基于识别网络的CycleGAN改进模型针对以Pascal VOC数据集为主的自然场景图像理解问题给出了新的解决思路。