Python PyTorch CocoCaptions用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torchvision.datasets.CocoCaptions 的用法。 用法: class torchvision.datasets.CocoCaptions(root: str, annFile: str, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, transforms: Optional[Callable] = None)...
使用强化学习构建深度网络模型的梯度信息，执行梯度下降完成网络的最终优化。经过充分的训练，腾讯 AI Lab 研发的图像描述生成模型在微软 MS COCO 的 Captions 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等科技公司。[1]. O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan,「Show and Tell: A Neural Image C...
COCO Captions LeakGAN Image Captioning COCO Captions test From Captions to Visual Concepts and Back Concept-To-Text Generation tecpic Papers Dataset Loaders AddRemove Tasks Similar Datasets Created with Highcharts 9.3.0Number of Papers202520212022202320240204060COCO CaptionsLocalized NarrativesNoCapsConceptual ...
COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像,其使用了亚马逊的Mechanical Turk(AMT)。 比如标注image captions(看图说话)这种类型的步骤如下: (AMT上COCO标注步骤) COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(目标上...
–captions_xxx2017.json In [3] from pycocotools.coco import COCO # 初始化生成COCO对象 annCap_file = '/home/aistudio/data/train2017/captions_train2017.json' coco_caps = COCO(annCap_file) loading annotations into memory... Done (t=1.05s) creating index... index created! In [13] #...
在这个数据集上,共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是计算机视觉领域当前最受关注和最有代表性的,MS COCO 成为了图像理解与分析方向最重要的标杆之一。其中图像描述生成任务 (Captions),需要同时对图像与文本...
在这个数据集上,共有物体检测 (Detection)、人体关键点检测 (Keypoints)、图像分割 (Stuff)、图像描述生成 (Captions) 四个类别的比赛任务。由于这些视觉任务是计算机视觉领域当前最受关注和最有代表性的,MS COCO 成为了图像理解与分析方向最重要的标杆之一。其中图像描述生成任务 (Captions),需要同时对图像与文本...
这些标注文件有三类,captions为图像描述的标注文件、instances为目标检测与实例分割的标注文件、person_keypoints为人体关键点检测的标注文件。 标注文件中的内容是字典,包括5个key-value对,如下图所示。其中info、images、licenses三个key是三种类型标注文件共享的,最后的annotations和categories按照不同的任务有所不同 ...
given a set of reference captions 评估机制 BLEU[1] BLEU是事实上的机器翻译评测标准,n 常取1到4,基于准确率(precision)的评测。参考句子1是“the cat is on the mat”,参考句子2是“there is a cat on the mat”,而模型生成的句子是“the the the the the the the”,那么按照上述定义,考察 n=1 ...
captions_val2014_fakecap_results.json (an example of fake results for running demo) Visit MS COCOformatpage for more details. ./pycocoevalcap: The folder where all evaluation codes are stored. evals.py: The file includes COCOEavlCap class that can be used to evaluate results on COCO. ...