CLIP（contrastive language-image pre-training）视觉编码器提取的网格特征作为一种更加靠近文本域的视觉特征,具有易转化为对应语义自然语言的特点,可以缓解语义鸿沟问题,因而未来可能成为图像描述任务中视觉特征的重要来源. 但该方法中未考虑图像内容的划分,可能使一个完整的目标被划分到若干个网格中,目标被切割势必会导致特征提取结果中缺少对目标信息的完整表达,进而导致生成的描述语句中缺少对目标及目标间关系的准确表述. 针对CLIP视觉编码器提取网格特征这一现象,提出一种基于双重语义协作网络（dual semantic collaborative network,DSC-Net）的图像描述方法. 具体来说：首先提出双重语义协作自注意力（dual semantic collaborative self-attention,DSCS）模块增强CLIP网格特征对目标信息的表达能力;接着提出双重语义协作交叉注意力（dual semantic collaborative cross-attention,DSCC）模块,综合网格和目标2个层面的语义构造与文本相关的视觉特征,进行描述语句预测;最后提出双重语义融合（dual semantic fusion,DSF）模块,为上述的2个语义协作模块提供以区域为主导的融合特征,解决在语义协作过程中可能出现的相关性冲突问题. 经过在COCO数据集上的大量实验,提出的模型在Karpathy等人划分的离线测试集上取得了138.5%的CIDEr分数,在官方在线测试中取得了137.6%的CIDEr分数,与目前主流的图像描述方法相比具有显著优势.