图像字幕(Image Captioning)是计算机视觉的主要目标之一,旨在自动生成图像的自然描述。 它不仅需要识别图像中的显著对象,理解它们的相互作用,还需要使用自然语言来表达它们,这使得它非常具有挑战性。 这段话来自论文Attention on Attention for Image Captioning,其说明了图像字幕任务的3个关键因素: 1)图像中的显著对象;...
上面谈到的只是LSTM和CNN组合,在这部分来说说Transformer和LSTM的结合,我们从”Attention on Attention for Image Captioning“这篇论文说起。对Transformer不熟悉的读者可以参考 我们来思考一下,Transformer这个结构最先提出是在“Attention is all you need”这篇论文中,在被用来处理机器翻译,那么图像描述问题是不是可...
Image Captioning是将一幅图像转化为与之相关文字的模型，其输出能简要概括图像内容。以下是关于Image Captioning的详细解释：任务本质：Image Captioning的任务本质与翻译相似，即将图像内容转化为文字描述。常用模型架构：EncoderDecoder架构是该领域常用的模型架构。Encoder负责提取图像特征，而Decoder则基于这些特征...
Image Captioning是将一幅图像转化为与之相关文字的模型，其输出能简要概括图像内容。例如，给定的图像可能被描述为“（woman holding umbrella rain）”。这一任务本质与翻译相似，Encoder-Decoder架构是该领域常用模型。Encoder通过卷积神经网络（如VGG或RESNET）提取图像特征，而Decoder则基于图像特征生成描述...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Flicker8k - Image Captioning
Input Data captions.txt(3.32 MB) get_app chevron_right Unable to show preview Unexpected token '<', "<!doctype "... is not valid JSON Input (1.12 GB) folder Data Sources arrow_drop_down Flickr 8k Dataset arrow_right folder Images article captions.txt...
image-captioningvisual-reasoningvisual-question-answeringvision-languagevision-language-transformerimage-text-retrievalvision-and-language-pre-training UpdatedAug 5, 2024 Jupyter Notebook OpenGVLab/InternGPT Star3.2k Code Issues Pull requests InternGPT (iGPT) is an open source demo platform where you can...
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。
实现image captioning项目的详细步骤如下：1. 环境：使用Linux系统，配备Anaconda环境。2. 项目参考：直接在现有的image caption项目基础上进行。3. 第三方包安装：需安装detectron2和apex。3.1 detectron2安装：在Linux上手动安装detectron2，下载项目代码后，通过命令行运行安装脚本。3.2 apex安装：手动下载...
图像理解(Image Captioning)(1)CNN部分 总体步骤: 一、 应用领域 图像搜索 安全监控 鉴黄 二、 原理 CNN(卷积神经⽹络) 图像特征提取 迁移学习(transfer learning) LSTM(递归神经⽹络) ⽂字串(sequence)的特征提取 DNN(深度神经⽹络) 从图像特征和⽂字串(sequence)...