encoder_size):#resnet生产的特征图的尺寸super(Encoder,self).__init__()#从torchvision引入resnet网络resnet=torchvision.models.resnet101(pretrained=True)#下载预训练参数 原始resnet最后三层为avgpool fc soft
论文:Show and Tell: A Neural Image Caption Generator 链接:https://arxiv.org/abs/1411.4555 “show and tell”这篇论文,于2015年提出,首次将深度学习引入image caption任务,提出了encoder-decoder的框架。 作者使用CNN提取图像特征,使用LSTM作为解码器生成对应的图像描述 根据上图,有如下计算流程: x_{-1}=CNN...
使用beam search decoding(波束搜索解码),我们仅从 decoded beam 中的字幕中进行采样。根据经验,我们在使用beam search进行解码时观察到,生成的 beam 通常至少包含一个评分非常高的Caption-尽管该Caption通常不是集合中对数概率最高的。使用这种方法,我们可以在 single epoch内完成CIDEr优化。 3.3 VQA Model ...
We have asumed that you have learnt Naive Seq2seq model which is implemented in Recurren-2. In this tutorials, we useFlickr8k, a simple but useful dataset for image caption, which contains images and corresponding captions. For simplicity, we haved sampled images and corresponding captions and...
In order to further improve the performance of our image caption model, this study incorporates an attention mechanism to focus details and constructs a double-layer decoding structure, which facilitates the enhancement of the model in terms of providing more detailed descri...
defcaption_model(vocab_size, max_len):"""创建一个新的用于给图片生成标题的网络模型 Args: vocab_size: 训练集中标题单词个数 max_len: 训练集中的标题最长长度 Returns: 用于给图像生成标题的网络模型 """input_1 = Input(shape=(4096,))
深度解析注意力模型(attention model) --- image_caption的应用 @author : jasperyang @school : BUPT 前言 这里学习的注意力模型是我在研究image caption过程中的出来的经验总结,其实这个注意力模型理解起来并不难,但是国内的博文写的都很不详细或说很不明确,我在看了attention-mechanism后才完全明白。得以进行后续...
这篇文章指出,目前大多数的 image caption 模型中使用的 language model 都是逐个逐个生成词的,按照 label 中 caption的顺序,但是对于人来说,一种更自然的方式是,先确定图中有哪些物体,物体之间的关系是什么,然后再使用物体的瞩目特征来仔细描述每一个物体。
但是由于 caption 未必能覆盖图片的全部信息,因此这一方法存在性能瓶颈。另一个容易想到的解决方案是,在预训练的 LLM 基础上,增加用来对接另一个模态输入的网络参数,并通过微调来得到一个跨模态的大模型。 Deepmind 的 Flamingo [3] 模型采用了这一方案,训练了一个 800 万参数量的视觉-语言模型,并在 OK-VQA ...
Here are some example images along with the captions generated by the BLIP image captioning model: Generated Caption: "Nothing beats the joy of a sunny day spent playing soccer with friends." Generated Caption: Nature is calling, so answer the call with your Jeep and let the adventure begin....