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,用于收集超详细
针对image caption任务,通常在论文中会使用COCO2014,train有82783张,val有40504张,test有40775张,每张图片对应有5~7句的caption。为了线下比较模型的性能,会把train和val经过karpathy分割后,train变成113287张,val变成5000张,test变成5000张,而在线测试的test不变,仍为40775张。 下载地址 COCO - Common Objects ...
最近在调研image caption相关文献,这里主要整理下当前主要的数据集,借此了解下这个任务的技术现状。 image caption是指用自然语言描述图像中的视觉内容的任务,通常采用一个视觉理解系统和一个能够生成有意义的、语法正确的句子的语言模型(describing images with syntactically and semantically meaningful sentences.)。常被称...
3)MSCOCO:在训练集中包含82,783个图像,验证集中40504个图像,测试集中40775个图像,由于MSCOCO测试集的ground truth不可用,验证集进一步被分割,成为模型选择和测试子集的验证子集。 它利用整个82,783个训练集图像进行训练,并从官方验证集选择5000个验证图像和5000个图像进行测试。 我们使用BLEU (B@1,B@2, B@3, ...
图像描述(ImageCaption)任务是多模态领域的一个经典任务。 多模态 多模态机器学习,英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML),旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
此外,今年ACL上出现了日文的数据集。 根据[1] ,将理解图片和生成描述这两个子任务统一到一起的话,那么Image Caption任务的训练过程可以描述为这个形式:对于训练集的一张图片II,其对应的描述为序列S={S1,S2,...}S={S1,S2,...}(其中SiSi代表句子中的词)。对于模型θθ,给定输入图片II,模型生成序列SS的概率...
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。
中科院、北大和字节豆包大模型团队发布了 DetailCaps-4870 数据集,并提出了一种有效的评估指标 CAPTURE,取得了开源评估指标中最高的专家评价一致性,并低成本实现了与 GPT-Eval 可比的效果。 当前的视觉语言模型(VLM)主要通过 QA 问答形式进行性能评测,而缺乏对模型基础理解能力的评测,例如 detail image caption 性能...
2019年Image Caption方法的总结如下：《Show, Control and Tell: A Framework for Generating Controllable and Grounded Captions》：ChunkShifting Gate机制：通过加权求和LSTM状态编码与图像检测区域，提高描述的控制性和图像关联性。强化学习优化：引入强化学习优化CIDEr指标，实现描述的可控性。控制变量排序：...