是图像处理领域中继图像识别、图像分割和目标跟踪之后的又一新型任务.。在日常生活中,人们可以将图像中的场景、色彩、逻辑关系等低层视觉特征信息自动建立关系,从而感知图像的高层语义信息,但是计算机作为工具只能提取到数字图像的低层数据特征,而无法像人类大脑一样生成高层语义信息,这就是计算机视觉中的“语义鸿沟”问题.图像描述(字幕)技术(Image
Image captioning需要视觉理解与文本生成，是视觉和NLP任务的结合，可应用于互联网产品的内容标题自动生成，...
vit-gpt2-image-captioning 的 vit 是 Vision Transformer 的缩写1。Vision Transformer 是一种将 ...
Image captioning常用的指标 1. n-gram是什么? n-gram是自然语言处理中常用的一种模型,它是指由n个连续的词组成的序列。例如,在句子"I love natural language processing"中,1-gram可以表示为{“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”},2-gram(也称为bigram)可以表示为{“I love”, ...
传统的image captioning 方法是基于图片每个grid来进行描述文字的生成 (左图)，通常会加入attention机制来...
论文解读 Kaleido-BERT: Vision-Language Pre-training on Fashion Domain 这是一篇在时尚领域、往细粒度...
Keywords: Vision-Language Pre-training, Image Captioning, Visual Question Answering URLs: Paper, GitHub 论文简要 : 本文提出了一种统一的视觉语言预训练模型,可以用于图像字幕和VQA等任务,通过共享的多层Transformer网络进行编码和解码,使用无监督学习目标在大量的图像-文本对上进行预训练,实现了在COCO Captions、Fli...
项目GitHub:https://github.com/inuwamobarak/Image-captioning-ViT Vision Transformer (ViT)We’re on ...