MSCOCO数据集包含图像、注释等文件。你可以从官方网站或其他可靠渠道下载数据集,并将其放入COCOAPI的相应文件夹中。 安装Python COCO API 在COCOAPI的目录下,有一个Python API可以帮助我们加载、解析和可视化COCO数据集中的注释。为了使用它,我们需要安装相关的Python包。可以通过以下命令安装: make 验证安装 在Python...
(7)完成上述步骤后,如果是对coco数据集进行验证的话,就可以运行main_test.py文件来获取image caption结果了;如果是在自己的数据集上运行,则可能会报错,原因是在验证结果的时候会与coco数据集的图像标记进行验证,但这显然图像名称无法对应,因此,直接将最后的验证代码注释掉就可以运行了。 找到./evaluation/coco_evale...
BLIP模型预训练和数据增强的原理如下: 数据处理部分主要有两个模块,captioning(用于生成给定图像的文字描述)和filtering(用于去除噪声图像文本对),两者均以MED进行初始化,并在数据集COCO上微调。最后合并两者的数据集,以新的数据集预训练一个新的模型。 3.3 OFA 论文:OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalitie...
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...
coco中image_caption的数据格式,对应的文件captions_train2014.json和captions_val2014.json 1.使用json加载文件 对应的解析代码如下: importjsonif__name__=='__main__': base_path= r'/data/antonio/images_data/images/annotations/captions_train2014.json'image_caption={} ...
5.Image Caption 实际应用 图像标注问题如果能够得到很好的解决,那么价值是显而易见的 图像检索(更细粒度的搜索) 视力受损人士的生活辅助(计算机成为另一双眼睛) 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...
图像描述用到的数据集通常是MS COCO,COCO数据集使用的是英文语料库,而在本章中,我们将使用2017年9月~12月举办的AI Challenger比赛中的“图像中文描述”子任务的数据,带读者实现一个能够看图说话的神经网络。关于图像中文描述比赛的更多信息,读者可以访问AI Challenger官网。
解析json文件中的属性构成，然后开发生成data_coco _json文件的代码
官网http://cocodataset.org/#captions-eval 下提供的代码地址:https://github.com/tylin/coco-caption 其中带有coco专用于caption的评估代码 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) ...
本周深入研究了利用深度学习解决 Image Caption 问题的方法，总结如下。目前，深度学习领域 Image Caption 的主流方法是 Encoder-Decoder 结构，其中引入的 Attention 机制显著提高了性能。Adaptive Attention 在 2016 年被提出，实现了当时的最佳效果，其在 COCO 数据集上的表现非常出色。接下来，本文将介绍...