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...
是因为我们默认了multimodal LLMs用在image captioning数据集（e.g.,COCO）上面就“一定”会好，因为intu...
因为这需要在两种不同形式的信息(图像信息到文本信息)之间进行“翻译”。 4.Image Caption 当前水平 和人类水平描述差距仍然明显! 关于image caption这个topic阶段性文章 •Explain Images with Multi modal RecurrentNeural Networks, Mao et al. •DeepVisual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions,Ka...
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 ...
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)...
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。
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。
Image Caption 任务是一个需要综合计算机视觉和自然语言处理的任务,需要使用计算机建立某种映射方式,将处于视觉模态当中的数据映射到文本模态当中。 总的来说,这样的映射任务需要如下两个基本需求:1)语法的正确性,映射的过程当中需要遵循自然语言的语法,使得结果具有可读性;2)描述的丰富程度,生成的描述需要能够准确描述对...
首先导入相关模块，配置相关超参数并读取数据集，该部分代码在Vision套件中都有API可直接调用，详情可以...