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...
最终,对于BB个候选区域,我们会得到形式为B×C×X×YB×C×X×Y的一个张量,这就是localization layer的最终输出。 3.1.3识别网络(Recognition Network) 识别网络以一个全连接的神经网络,它接受的是来自定位层的候选区域的特征矩阵(定长)。将每个候选区域的特征拉伸成一个一维列向量,令其经过两层全连接层,每次都...
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...
本篇论文解读的排版主要参见原文的格式,针对原文中的每一个小节进行展开,有的是对原文的一个提炼和简单概括,有的是对原文中涉及但是又没有详细介绍的技术的补充和说明。 原文连接:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/ 作者个人主页:https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/ PS:本篇博文不是对...
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...
项目地址:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/densecap/ 源码地址:https://github.com/jcjohnson/densecap 论文地址:http://arxiv.org/abs/1511.07571 注意事项:源码是15写的,所以使用的是比较老版本的cuda和cudnn(8.0 v5.1),并且作者也没有在继续更新代码了,所以如果你想成功运行起来的话,尽量不要用太...
torch的安装 DenseCap依赖的库 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5653864.html 参考网址: http://torch.ch/docs/getting-started.html http://deepdish.io/2015/02/20/local-torch-installation/ 160714说明:如果需要使用torch及GraphicsMagick并读取jpg图像的话,最好先安装libjpeg的库,然后...
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...
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...
densecap/info/densecap_splits.json Fetching contributors… Cannot retrieve contributors at this time. Cannot retrieve contributors at this time Raw Blame History 1 lines (1 sloc) 764 KB {"test": [2342728, 2414939, 2397722, 2386848, 2398737, 2367906, 2384003, 2399896, 2359702, 2...