Image caption(图像描述)任务是计算机视觉和自然语言处理领域的一个交叉任务,旨在让计算机自动生成对图像内容的描述。这个任务要求模型能够理解图像中的视觉信息,并将其转化为自然语言文本。 数据集介绍 google/imageinwords|图像描述数据集|对象检测数据集 ImageInWords数据集是一个精心设计的人机交互注释框架,用于收集超...
数据集下载,将 data 解压到 Image-Caption-master/data 中 链接:https://pan.baidu.com/s/1WcXkRODPrV82CQ47ko4bZw提取码:dw00 模型结构 模型的输入数据由两个元素的列表构成,一个是文本特征,一个是图像特征。 输入的文本数据是40维向量,经过Embedding词嵌入层,文本被映射到128维向量空间,Embedding层的作用是...
测试集 A:30,000 张 测试集 B:30,000 张 数据集下载,放在data目录 模型结构 Result CIDErBleu_4Bleu_3Bleu_2Bleu_1ROUGE_LMETEOR 0.8100.2810.3680.4820.6340.4890.291 使用方式 Demo 下载预训练模型放在models目录 $ python app.py ImageCaption Beam Search, k=1: 一个穿着潜水服的人在蔚蓝的海里潜水 ...
首先说说图像描述(image caption)是解决什么问题?用简单的话就是说,输入给模型一张图像,模型输出是一句能够描述图像场景的文本句子。 比如下面那张“鸟”的图片,模型就会输出 “a bird flying over a body of water.” 至于是中文的还是英文的,就取决于手头的数据集了。 下面进入正题,之前写过的一篇文章介绍了LS...
其中,商品对应的文字描述由商家根据商品特性来撰写,不同文案间的风格差异很大,这给图像描述的生成带来了很多挑战。E-Commerce IC 共包含 5w 条训练数据和 5k 条验证集数据,同时提供 1w 张图片用于在线评测,是目前业界最大的中文电商 Caption 数据集。 下面是两个样例:...
数据集的组织结构 图片的存放 在CRNN或Image Captioning项目中,图片是模型的输入数据,因此其存放位置需要便于模型访问和处理。一种常见的做法是将图片存放在项目的资源目录下,例如src/main/resources/images,或者根据项目结构的不同,选择一个专门的文件夹来存放所有图片。这样做的好处是便于项目管理和维护,同时也方便在...
Image Caption,通常被翻译为图像描述,也有人称之为图像标注,本章统一译为图像描述。图像描述直观地解释就是从给定的图像生成一段描述文字。下图所示就是几个图像描述的例子,上面是图像,下面是神经网络生成的相应的描述。图像描述是深度学习中十分有趣的一个研究方向,也是计算机视觉的一个关键目标。对于图像描述的任务...
将image caption任务当做强化学习任务去做。image caption任务中,一般训练损失是使用交叉熵进行训练,但是测试时候是使用BLEU、CIDEr等度量指标进行度量,这些度量指标是不可导的,所以没办法直接在训练时候作为目标函数。所以可以使用强化学习的方法,将这这些度量指标作为reward进行训练,能取得很不错的结果,之前在COCO数据集上...
里斯本大学学者提出检索增强的Image Captioning 方法,可以在预训练图文编码器的基础上进一步提升Caption性能! 00:16 上海交大学者提出了第一个用于医学图像诊断的多模态ChatGPT模型,在各种医学诊断任务上取得SOTA! 00:19 百度联合VIS提出新的文档图像理解预训练框架StrucTextv2,设计了适用于文档数据的掩码自监督策略...
数据集 图片与caption分别来自:Flickr30k数据集与机器翻译得到的中文caption数据 使用脚本,对caption进行预处理: caption被统一处理成以下格式,其中第一列为image_id,第二列为caption,并且每张图有多个caption: 1000092795 两个年轻小伙子的头发浓密的看着他们的手在院子里闲逛 1000092795 两只年轻的白色的男性在附近的许多...