数据处理部分主要有两个模块,captioning(用于生成给定图像的文字描述)和filtering(用于去除噪声图像文本对),两者均以MED进行初始化,并在数据集COCO上微调。最后合并两者的数据集,以新的数据集预训练一个新的模型。 import requests from PIL import Image from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGenerati...
此外,Transformer在纯视觉领域也显示出巨大的潜力,已经提出了许多基于Transformer的架构来解决不同的视觉任务[Khan等人,2021]。 在这种进步的推动下,一款基于纯transformer的同质编码器-解码器字幕器即将问世。如图2所示,一个简单的同质架构可以如下配置:视觉编码器被设置为一个预先训练过的视觉Transformer[Liu等人,2021b]...
因此近几年来大量的工作致力于图像字幕（image captioning），这项任务简而言之就是“使用语法和语义正确...
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。
包含125篇相关论文,涉及Image Captioning,VQA,Retrieval三大方向! AI做题家 290 0 伊朗科技大学学者提出用于医学图像识别的骨干网络MedViT,融合了CNN和Transformer的结构,在多项医学图像任务取得不错效果! AI做题家 1068 0 我敢说学习【NLP自然语言处理】只要看这个就够了,NLP中最重要的核心内容,不愧是大家一致仍可...
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。虽然目前的captioning最新...
Image CaptioningTransformer Learning ModelSelf-Attention MechanismEncoder-DecoderImage feature extractionInstagram imageNowadays, images are being used more extensively for communication purposes. Asingle image can convey a variety of stories, depending on the perspective and thoughtsof everyone who views it....
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使用MT(Multimodal Transformer)model for image captioning,与CNN-RNN captioning 模型不同,MT不使用RNN,完全依赖注意力机制,使用深度 encoder-decoder来同时获得每个模态的 self-attention 和跨模态的 co-attention 针对最后一点: 使用multi-view feature learning 以适应对齐和非对齐的 multi-view visual features ...
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 ...