GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
https://github.com/JDAI-CV/image-captioninggithub.com/JDAI-CV/image-captioning https://github.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch#Pre-trained-modelsgithub.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch#Pre-trained-models 本人直接在现有的image caption项目基础上进行。 3. 第三方包安装 上述两...
github地址为: 求求大家给个star吧 xmu-xiaoma666/ImageCaptionMetricsgithub.com/xmu-xiaoma666/ImageCaptionMetrics 第一个好好做的github项目,希望大家能够多多star支持一下。 ---分割线--- 下面是readme # Eval Tools for Imgae Captioning & NLP ## 1.Introduction This repository contains 2 tools: A...
(Paper)Show, Control and Tell: A Framework for Generating Controllable and Grounded Captions(CVPR 2019):https://github.com/aimagelab/show-control-and-tell Image captioning codebase in PyTorch:https://github.com/ruotianluo/ImageCaptioning.pytorch(感觉这个代码很难读懂啊。。。) ...
轮子来源:GitHub - ruotianluo/ImageCaptioning.pytorch: Image captioning codebase in pytorch 本文包括: 1.Image Captioning 的简介与学习参考文献 2.使用上面代码进行对模型的训练和评估 3.修改多GPU训练的BUG 4.多GPU预训练模型读取 5.自定义模型 框架简介 ...
也就是说,multimodal LLMs拿来做image captioning并不是真的“好”。尤其是目前LLM存在比较严重的幻觉...
也就是说,multimodal LLMs拿来做image captioning并不是真的“好”。尤其是目前LLM存在比较严重的幻觉...
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。
代码链接:https://github.com/karpathy/neuraltalk&https://github.com/karpathy/neuraltalk2&https://github.com/zsdonghao/Image-Captioning 主要贡献 在这篇文章中,作者借鉴了神经机器翻译(Neural Machine Translation)领域的方法,将“编码器-解码器(Encoder-Decoder)”模型引入了神经图像标注(Neural Image Caption...