3.2 Captioning Model 得到一系列图像特征V之后,我们的caption模型使用''soft''从上到下的attention机制来对每一个特征图赋予一定的权值。这个方法和以往的attention方法很相似,但是我们对设计做了些许改变,实现了更好的效果。实验证明,尽管我们不采用bottom-up的辅助,我们也能比当前的方法效果好。 我们的caption 模型...
整个模型分为提取图像特征的 Bottom-Up Model 和 生成 caption 的 Captioning Model。Bottom-Up Attention Model 采用 Faster R-CNN 作为 检测器,添加一个 attribute class 的分支在 Visual Genome (这里引入了外部数据集?) 上也进行训练,目的是学习到更加好的特征表达。在 Faster R-CNN 跑完之后,我们提取每一...
2.3 生成输入数据结构 二、模型处理 2.1 创建用于图片理解的模型 2.2 模型评价 三、 总结 一、文本处理 1.1 生成图像的描述文件 根据数据集中的Flickr8k.token.txt文件生成含有图片对应的描述的文件 defcreate_descriptions(filename):withopen(filename,'r')asfile_read:withopen("descriptions.txt","w")asf_writ...
Image Captioning Model - BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training). This model is designed for unified vision-language understanding and generation tasks. It is trained on the COCO (Common Objects in Context) dataset using a base architecture with a ViT (Vision Transformer) large backbone....
Image Captioning 和 VQA 2.方法 Top-down atttention 和 Bottom-up attention 结合起来,作者说 bottom-up attention 就是将图片的一些重要得区域提取出来,每一个区域都有一个特征向量,Top-down attention 就是确定特征对文本得贡献度。 对于一个图片I,提取出k个图片特征V=\{v_1,v_2,...,v_k\...
Create Image Captioning Modelsby Google Cloud This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning..What you'll learn This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image...
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 论文精简翻译 摘要 自顶向下的视觉注意机制已广泛应用于image caption 和 VQA 中。我们提出了一个自底向上和自顶向下相结合的注意力机制,使注意力能够在物体和其他突出的图像区域的水平上进行计算。在我们的方法中,自底向上的...
Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 论文精简翻译 摘要 自顶向下的视觉注意机制已广泛应用于image caption 和 VQA 中。我们提出了一个自底向上和自顶向下相结合的注意力机制,使注意力能够在物体和其他突出的图像区域的水平上进行计算。在我们的方法中,自底向上的...
To address this problem, this paper proposes a fusion-features-based image-captioning model, which includes the fusion feature encoder and LSTM decoder. The fusion-feature encoder is divided into grid-level feature encoder and region-level feature encoder. The grid-level feature encoder is a ...
1. 论文和代码地址 Variational Transformer: A Framework Beyond the Trade-off between Accuracy and Diversity for Image Captioning 论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.14458[1]代码地址：未开源 2. Motivation 在图像字幕中，生成多样化和准确的字幕是一项具有挑战性的任务，尽管付出了最大努力，但尚未完成。