DenseCap作为一种创新的图像密集描述技术,通过全卷积定位网络实现了图像区域的精确定位与自然语言描述。其核心技术包括卷积网络、密集定位层和RNN语言模型,这些组件共同协作,完成了从图像到语言的转换过程。随着技术的不断进步和完善,DenseCap将在更多领域发挥其重要作用,推动计算机视觉和自然语言处理技术的融合发展。 希望本文
DenseCap: Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning 这篇文章的主要工作是对图像的dense captioning。所谓dense captioning,就是要描述的对象不再是一幅简单的图片,而是要将图片中的许多局部细节都都用自然语言描述出来。这篇文章所做的工作可以说是object detection和image captioning的一般化,即当描...
商标名称 DENSECAP 国际分类 第05类-医药 商标状态 领土延伸 申请/注册号 G1580635 申请日期 2021-03-11 申请人名称(中文) CRONRATHHECHGMBH 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) Landsberger Str. 251 12623 Berlin 申请人地址(英文) - 初审公告期号 - 初审公告日期 - 注册公告期号 - 注册公告日期 - 专...
DenseCap: Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning 提出了一Fully Convolutional Localization Network (FCLN) architecture ,该模型架构包含一卷积网络,一dense localization layer,和RNN(生成label sequences) 人类毫不费力地指出和描述图像的所有方面的能力依赖于对视觉场景及其所有元素的强烈语义理解...
DenseCap: Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning【2015】 摘要: 我们介绍一种密集描述任务,这个要求计算机视觉系统可以定位和用自然语言描述图中辨识到的区域。密集描述任务概括为当描述只是单个单词时的目标检测任务和当 预测的区域为覆盖整张图像的图像描述任务。我们提出了一种全卷积定位神经网络...
DenseCap: Fully Convolutional Localization Networks for Dense Captioning Justin Johnson∗ Andrej Karpathy∗ Li Fei-Fei Department of Computer Science, Stanford University {jcjohns,karpathy,feifeili}@cs.stanford.edu Abstract We introduce the dense captioning task, which requires a computer vision...
基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快学习基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的优质...
DenseCap源码实现 技术标签: DenseCap 程序复现 torch安装Torch 在Ubuntu终端,输入: 接下来会提示是否把torch加入bashrc中,输入yes即可。 上面没有装git的要预先装好git。 安装Torch 依赖库(必装) CUDA和CUDNN(GPU选装) 下载预训练网络 将在GitHub上面下载的文件中scripts文件夹中的文件download_pretrained_model.sh...
MAC DenseCap 生成字幕Paper:http://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/1.下载 git clone --recursive https://github.com/jcjohnson/densecap #代码2.环境依赖 读者自行安装torch环境 luarocks install nn luarocks install image luarocks install lua-cjson...
python3 scripts/test.py --cfgs_file $cfgs_file --densecap_eval_file ./tools/densevid_eval/evaluate.py \ --batch_size 1 --start_from ./checkpoint/$id/model_epoch_$epoch.t7 --id $id-$epoch \ --val_data_folder $split --cuda | tee log/eval-$id-epoch$epoch ...