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...
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...
数据集 模型结构 Result 使用方式 Demo 数据预处理 训练 可视化训练过程 网页展示 图像中文描述 图像中文描述问题融合了计算机视觉与自然语言处理两个方向,对图片输出一句话的描述。 描述句子要求符合自然语言习惯,点明图像中的重要信息,涵盖主要人物、场景、动作等内容。
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,使在decoder阶段,能够更有效地利用图像特定区域的特征...
6.Image Caption数据集 1. Microsoft COCO Caption数据集 • 原COCO数据集中约330,000张图像,人工地为每张图像都生成了至少5句标注,标注语句总共超过了约150万句 • MS COCOC5/C40 2. Flickr8K和30K • 图像数据来源是雅虎的相册网站Flickr • 数据集中图像的数量分别是8,000张和30,000张 ...
MSCOCO除了提供了caption的数据集之外,也提供了: MS COCO数据集目标检测(Detection) MS COCO数据集人体关键点(Keypoint) 评价指标 代码语言:javascript 复制 eval{"BLEU_1":float,# (blue常用来测机翻)"BLEU_2":float,"BLEU_3":float,"BLEU_4":float,"METEOR":float,"ROUGE_L":float,# (常用来测文摘)...
Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式, 其中I表示图,S为目标单词序列,其中S={S1,S2,…},其中St为来自于数据集提取的单词。训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值,即使生成的语句和目标语句更加匹配,也可以表达为用尽可能准确的用语句去描述图像。
本次项目采用的模型结构如下。一路输入信息是利用VGG16提取的图像特征,另一路输入信息是利用LSTM提取的单词串特征,输出是预测的下一个单词。即模型的功能是,在给定图像特征和caption前面若干个单词的情况下,能预测出caption的下一个单词;所以循环若干次后即可得到一句完整的caption。采用的数据集是Flicker8K。
Generalizing to different domains：图像字幕模型通常是在数据集上训练的，这些数据集不能覆盖所有可能的...
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...