论文:Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 链接:https://arxiv.org/abs/1411.4555 “show and tell”这篇论文,于2015年提出,首次将深度学习引入image caption任务,提出了encoder-decoder的框架。 作者使用CNN提取图像特征,使用LSTM作为解码器生成对应的图像描述 根据上图,有如下计算流程: x_{-1}=CNN...
5. Mind’s Eye: A Recurrent Visual Representation for Image Caption Generation 之前的两篇论文,《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》以及《What Value Do Explicit High Level Concepts Have in Vision to Language Problems?》,一个是给RNN加上了Attention结构,一...
Image Caption任务可以准确理解图片信息,提取图片特征(包括全局特征以及局部区域特征),并做到向用户返回准确、简洁的自然语言答案,从而满足用户对快速准确获取信息的需求,是理解图片的一种高级形式。 图片描述任务是深度学习中图像识别和自然语言处理领域间融合的一个前景广泛的研究方向。 图像描述问题(image caption)的发展...
在Image Caption任务中,BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr和SPICE是常用的评价指标。它们各有优缺点,适用于不同的评估需求和场景。在实际应用中,可以根据具体任务的要求和数据集的特点选择合适的评价指标。同时,随着技术的不断进步,相信未来会出现更多更先进的评价指标来推动Image Caption任务的发展。 希望本文能够帮助读者更好...
深入探索Image Caption:从论文到实践的全攻略 引言 Image Caption,即图像描述,是计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的交叉领域,其目标是让计算机自动为输入的图像生成一段文字描述。这一技术在图像理解、智能搜索引擎、辅助视觉障碍人士等方面有着广泛的应用前景。本文将详细介绍Image Caption算法的相关论文、设计思路、...
Image Caption 常用评价指标 BLEU、Meteor、ROUGE、CIDEr 和 SPICE。前两个是评测机器翻译的,第三个是评测自动摘要的,最后两个评价 caption 的。 1. Perplexity Perplexity 其中,L是句子的长度,就是根据图像 I 给出的描述句子 的 perplexity。而 是根据图像 I 和前面的单词序列生成下一个...
Image Caption图像描述算法入门 图像描述(Image Captioning)是将图像转化为自然语言描述的任务,它结合了计算机视觉和自然语言处理的技术。图像描述算法的应用广泛,包括机器人视觉、自动驾驶、无人机导航等领域。本文将介绍一种基本的图像描述算法,并使用Python和深度学习框架TensorFlow实现。
最近的Image Caption的方法,大多基于encoder-decoder框架,而且随着flickr30,mscoco等大型数据集的出现,为基于深度学习的方法提供了数据的支撑,并且为论文实验结果的比较提供了统一的标准。模型利用之前在机器翻译等任务中流行的Attention方法,来加强对图像有效区域的利用,...
PaperWeekly 第二十二期---Image Caption任务综述 引言 Image Caption是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的综合问题,它类似于翻译一副图片为一段描述文字。该任务对于人类来说非常容易,但是对于机器却非常具有挑战性,它不仅需要利用模型去理解图片的内容并且还需要用自然语言去表达它们之间的关系。除此之外,模...