image caption的目标就是根据提供的图像,输出对应的文字描述。 对于图片描述任务,应该尽可能写实,即不需要华丽的语句,只需要陈述图片所展现的事实即可。根据常识,可以知道该任务一般分为两个部分,一是图片编码,二是文本生成,基于此后续的模型也都是encoder-decoder的结构。 人类可以将图像中的视觉信息自动建立关系,进而...
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...
# Convert caption to tensor of word ids.tokens=nltk.tokenize.word_tokenize(str(caption).lower())# line1caption=[]# line2caption.append(self.vocab(self.vocab.start_word))# line3caption.extend([self.vocab(token)fortokenintokens])# line4caption.append(self.vocab(self.vocab.end_word))# line...
项目主要使用CNN+RNN的形式对CT影像报告的生成进行演示。 由于BeamSearch的部分代码有小bug,目前使用的实际上是最大概率 已修正,可以正常传入Beam Size参数 该项目是ImageCaption任务在医疗文本领域的简单实现, 本项目所有代码及数据均以notebook呈现,简单易懂。 本项目使用BLUE进行效果评价 特别注意:该项目灵感来自...
从第一个基于深度学习的建议,采用循环神经网络(RNNs),通过卷积神经网络(CNN)提取全局图像描述,...
在图像字幕(image caption)技术开发中,微软早在2017年就首次发布了强大的“SeeingAI”APP,它可以通过...
Generation of Image Caption Using CNN-LSTM Based Approachdoi:10.1007/978-3-030-16657-1_43S. AravindkumarP. VaralakshmiM. HemalathaSpringer, ChamIntelligent Systems Design and Applications
1、《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》 https://arxiv.org/pdf/1411.4555.pdf 该论文中的Encoder结构,修改为CNN 以用于Image Caption。 Abstract:Automatically describing the content of an image is a fundamental problem in artificial intelligence that connects computer ...
“Caption GT label”是数据标签的统计结果。Base(CaptionGT)显示至少有一个标签会出现在描述标签中。CGO(Caption GT)显示了引导对象出现在描述标签中的分数。CGO(det GT)显示了我们为图像中每个对象都生成描述的结果。Avg.Num表示图像描述中对象类别的平均数量。AVG.R代表average recall。
The PyTorch neural network class of CNN and LSTM. transformer.py The PyTorch neural network class of Transformer. eval.py Evaluating the trained model by generating the caption, and getting the score of automatic evaluation metrics, includingBLEU 1-4,METEOR,ROUGE_LandCIDEr. There are two differenc...