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...
model.py importtorchfromtorchimportnnimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#学习模块化思想 不精确定义每个参数classEncoder(nn.Module):def__init__(self,encoder_size):#resnet生产的特征图的尺寸super(Encoder,self).__init__()#从torchvision引入resnet网络resnet...
2.1 创建用于图片理解的模型 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,)) droput_1 = Dropout(0.5)(input_...
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 ...
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...
pythonCopy codedefgenerate_caption(image):# 提取图像特征 feature=model.predict(image)# 解码器输入开始标记 start=[vocab['<start>']]# 生成描述foriinrange(max_length):sequence=pad_sequences([start],maxlen=max_length)yhat=model.predict([feature,sequence],verbose=0)yhat=np.argmax(yhat)word=word...
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 ...
句子语料库用于指导Image Caption模型如何生成接近真实的句子。同时,视觉概念检测器中的知识将被蒸馏到captioning model中,引导模型识别图像中的视觉概念。为了进一步促进生成的句子与图像在语义上的一致性,将图像和字幕投射到一个共同的潜在空间中,使它们能够相互重构。
自适应注意力机制在Image Caption中的应用 Introduction 目前大多数的基于 Attention 机制的 Image Captioning 模型采用的都是 encoder-decoder 框架。然而在 decode 的时候,decoder 应该对不同的词有不同的 Attention 策略。例如,“the”、“of”等词,或者是跟在“cell”后面的“phone”等组合词,这类词叫做非视觉...
The process of generating a caption for a given image using the techniques of computer vision and natural language processing is called image caption generation. During recent times, many deep learning models have been used to increase the performance of the caption generating models. But the draw...