在2021年的综述论文From Show to Tell: A Survey on Deep Learning-based Image Captioning中,对图像字幕主要方法做了总结。 个人看来,其和Image2Image任务有很大的相似处。 Image2Image通常使用编码器--解码器架构,将一张图像经过编码后,生成另一张包含原始图片特征的新图片;而Image Captioning通常也是使用编码器--...
再接着,说一说 Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering 这篇论文。这篇论文有两个点: 用Faster-RCNN 中 RoIPooling 层之后的区域特征作为图像区域特征,因为这样做比 CNN 提取的特征更加完整,信息特征全面。可以看下图,左图是 CNN 提取,相当于把图片分成一块块,白...
⽤于图像分类, 将输⼊图像分为1000个类别 模型结构如下图所示: Tips: 因为VGG16 CNN 原本的⽬标是分类, 基于ImageNet数据集进⾏训练,训练所需的时间⽐较⼤,需要4个GPU训练3个星期左右。因此我们使用迁移学习(transfer learning),基本保留网络原有的结构和权重,只略微调整VGG16的⽹络输出结构为图像标...
在中文的image captioning任务中,同样可以使用一些常见的评价指标来衡量生成描述的准确性和可读性。 1. BLEU(Bilingual Evaluation Understudy): BLEU是一种常用的评价指标,最早是用于翻译任务的评估。它通过计算生成描述与参考描述之间的n-gram重叠比例来衡量描述的准确性。BLEU指标越高,表示生成的描述越接近参考描述。
中文的image captioning评价指标-回复 中文的图像描述(Image Captioning)是指为给定的图像生成相应的描述文字。这项任务在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域中具有重要意义,它结合了图像理解和自然语言生成两个领域的技术。为了评估中文图像描述模型的性能,需要使用一些评价指标。 那么,在本文中,我们将详细介绍用于...
一、中文Image Captioning评价指标简介 对于中文Image Captioning任务,我们需要设计合适的评价指标来衡量模型生成的图像描述的质量和准确性。传统上,在英文图像描述任务中,常用的评价指标包括BLEU、METEOR、CIDEr等。然而,这些指标在中文描述任务中的效果仍有待研究和探讨。 二、传统英文图像描述评价指标的问题 1. BLEU指标...
deep-learning salesforce image-captioning deep-learning-library vision-framework vision-and-language multimodal-deep-learning multimodal-datasets vision-language-transformer vision-language-pretraining visual-question-anwsering Updated Apr 19, 2024 Jupyter Notebook sales...
该评价方法是IBM发表于ACL2002上。从文章命名可以看出,文章提出的是一种双语评价替补,"双语评价(bilingual evaluation)"说明文章初衷提出该评价指标是用于机器翻译好坏的评价指标,"替补(understudy)"说明文章想提出一种有效的评价指标进而帮助人类来快速评价翻译结果的好坏。
初次接触Captioning的问题,第一印象就是Andrej Karpathy好聪明。主要从他的两篇文章开始入门,《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional Image Sentence Mapping》和《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》。基本上,第一篇文章看明白了,第二篇就容易了,研究思路其实是一样的。但确实,第...
(21年综述翻译2)From Show to Tell: A Survey on Deep Learning-based Image Captioning 4. TRAINING STRATEGIES 图像字幕模型通常需要考虑前面的单词和图像,一个单词一个单词地生成字幕。在每一步中,输出单词都是学到的词汇表单词的分布中取样的。在最简单的情况下,即贪婪解码机制,输出概率最高的单词。这种设置...