High-Level Dataset|图像描述数据集|视觉语言模型数据集 High-Level Dataset是由马耳他大学语言与语言技术研究所创建的数据集,扩展了14,997张COCO数据集的图像,提供了134,973条人类标注的高级描述。这些描述分为场景、动作和理由三个类别,旨在捕捉人类对图像内容的解释和预期。数据集还包括了由独立读者收集的置信度评分...
从上面的代码片段中,你可以看到,data_loader.dataset.vocab是vocabulary.py中Vocabulary 类的一个实例。 接下来,我们要使用这个实例对COCO描述进行预处理(来自CoCoDataset类中的__getitem__方法): # Convert caption to tensor of word ids.tokens=nltk.tokenize.word_tokenize(str(caption).lower())# line1caption...
cpation数据集-Andrej Karpathy's training, validation, and test splits 这个数据集中包括了COCO、Flicker8k和Flicker30k图片数据集中每张图片所对应的caption,并且每张图片有5个caption,数据格式为json。 因为用的是COCO数据集,所以使用的是dataset_coco.json。 准备好以上两类数据集后,可以开始尝试跑项目。 项目目...
你可以将相应的数据集以data_loader.dataset的方式访问。 此数据集是data_loader.py中CoCoDataset类的一个实例。 如果对数据加载器和数据集感到陌生,可以查看此 PyTorch 教程。 了解__getitem__方法 CoCoDataset类中的getitem方法用于确定图像标注对在合并到批处理之前应如何进行预处理。 当数据加载器处于训练模式时,...
我们之所以会有这样的思考,是因为我们默认了multimodal LLMs用在image captioning数据集(e.g.,COCO)...
官网http://cocodataset.org/#download 下提供的代码地址: https://github.com/cocodataset/cocoapi 其中带有coco的评估代码,会随着当初安装cocoapi时一同安装。 但此处的cocoeval只用于keypoint与instances,不能用于caption。 MSCOCO除了提供了数据集之外,也提供了评测脚本: ...
base_path= r'/data/antonio/images_data/images/annotations/captions_train2014.json'dataloader= DataLoader(base_path) 对应的dataset存放的json文件中的数据,其他部分是COCO处理得到 其中imgToAnns是image_id对应的5个caption 其中anns是id为key的字典,对应的value仍然是字典,字典中存储的是image_id,id,caption...
base_path= r'/data/antonio/images_data/images/annotations/captions_train2014.json'dataloader= DataLoader(base_path) 对应的dataset存放的json文件中的数据,其他部分是COCO处理得到 其中imgToAnns是image_id对应的5个caption 其中anns是id为key的字典,对应的value仍然是字典,字典中存储的是image_id,id,caption...
dataset_name='coco_2014_test'#数据集名称,可以随意写 json_path='annotations/image_info_test2014.json'#从MSCOCO官网下载的数据集对应的标注文件 dataset_path='./OpenAI-CLIP-Feature-main/MSCOCO/test2014'#待提取特征的图片所在的文件夹路径register_coco_instances(name=dataset_name,metadata={},json_file...
class CocoDataset(data.Dataset): """COCO Custom Dataset compatible with torch.utils.data.DataLoader.""" def __init__(self, root, json, vocab, transform=None): """Set the path for images, captions and vocabulary wrapper. Args: root: image directory. ...