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...
“看图说话”之Image Captioning 问题介绍 Image Captioning任务的定义是对一幅图片生成相对于图片内容的文本描述。一个AI系统不仅需要对图片进行识别,也需要理解和解释看到的图片内容,并且能够像人一样描述出图片中的对象之间的关系。-输入:一张图片-输出:一句文本描述最早的image captioning系统是2014年Circa提出的,该系...
sample_caption=[]start_word=data_loader.dataset.vocab.start_wordprint('Special start word:',start_word)sample_caption.append(data_loader.dataset.vocab(start_word))print(sample_caption) 在line 4中,我们通过添加与标注中的每个token对应的整数来继续这个列表 sample_caption.extend([data_loader.dataset.vo...
Image Caption 的 Encoder - Attention - Decoder pytorch实现(一) https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning 首先要感谢这个在github上公开代码的大佬,很牛~ “站在巨人的肩膀上”,这里记录一下最近一段时间理解这个代码的心得体会。 一、模型输入数据 1、create_input_files.py + ut...
为了解决这个问题,LAION-COCO 和 BLIP-LAION[8] 等提出了通过 image captioning model 生成 synthetic caption。但合成字幕中较为简单的句法和语义结构可能会导致缺失可扩展性和缺乏世界知识。CapFusion利用大语言模型整合原始 caption 和 synthetic caption,在丰富的世界知识和结构化且语法简单之间取得了较好的平衡。
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,该方法将首先获得训练图像的文件名(path)及其对应的标注(caption)。 Image Pre-Processing(图像预处理) 代码语言:javascript 复制 # Convert image to tensor and pre-process using transform ...
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: ...
而在2020年今年9月,微软又推出了一种新的图像注释算法Image Captioning。微软表示,这款新算法在某些...
https://github.com/luo3300612/image-captioning-DLCT/blob/main/others/extract_region_feature.py 该段代码中所使用的主要工具是detectron2包,由于detectron2包一直在更新,所以如果使用最新版的detectron2会产生bug。这里推荐在命令行中通过下面的命令安装,即安装版本号为ffff8ac的版本。
构建ImageCaptioning模型(train.py) - NIC: CNN编码+LSTM解码网络结构 - 正向传播 - 反向传播 - 计算loss,计算正确率 - 采用SGD, ADAM等更新权重参数 测试模型(sample.py) - 对测试集运用训练好的模型 - 评价模型准确度 - 比较几种不同的网络和参数对于模型准确度的影响,并分析原因,反过来验证猜想,如此往复 ...