在coco-caption 环境中,输入jupyter notebook,选择cocoEvalCapDemo.ipynb。 点击“Kernel -> Restart & Run All”,Cell [1] ~ [5]能够正常运行。如果需要Cell [6]显示图片,需要下载MSCOCO 2014 val2014图片,放在对应的目录下。 /coco-caption-master/results目录下文件的解释 captions_val2014_fakecap_results....
经过充分的训练，腾讯 AI Lab 研发的图像描述生成模型在微软 MS COCO 的 Captions 任务上排名第一，超过了微软、谷歌、IBM 等科技公司。[1]. O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan,「Show and Tell: A Neural Image Caption Generator」, CVPR 2015.[2]. S. J. Rennie, E. Marcheret,...
在coco-caption 环境中,输入jupyter notebook,选择cocoEvalCapDemo.ipynb。 点击“Kernel -> Restart & Run All”,Cell [1] ~ [5]能够正常运行。如果需要Cell [6]显示图片,需要下载MSCOCO 2014 val2014图片,放在对应的目录下。 /coco-caption-master/results目录下文件的解释 captions_val2014_fakecap_results....
我们需要初始化COCO API,以便加载和解析注释数据。假设我们的数据集存储在/pytorch/image_caption/coco目录下,并且我们要加载验证集(val2014): dataDir = '/pytorch/image_caption/coco' dataType = 'val2014' coco = COCO(dataDir + '/annotations/instances_' + dataType + '.json') 加载图像和注释 使用CO...
将已知的图像和字幕表示为V(v1...vn)和C(c1...cn)(后者代表各5个字幕的cocaption组)。每个项目都用一个现成的单模态模型进行编码。项目之间的余弦相似性定义了两个对称的矩阵。SC(成对的字幕相似度)和SV(成对的图像相似度)。对角线被设置为零,以便不对相同的项目进行采样。 我们用Graph-RISE(486)对图像...
2019-12-18 19:10 − 方法一:通过调用Image对象的自带方法GetThumbnailImage()进行图片转换。 /// <summary> /// 生成缩略图重载方法,返回缩略图的Image对象 /// </summary> /// <param name="... Sliders&蜗牛 0 468 openpose-opencv 的coco数据多人体姿态估计 2019-12-12 11:12 − 介绍openc...
MS coco中image_caption的数据格式详解 2019-12-25 21:17 −coco中image_caption的数据格式,对应的文件captions_train2014.json和captions_val2014.json 1.使用json加载文件 对应的解析代码如下: import json if __name__=='__main__': base_path = ... ...
Evaluate results of your system. SeeevalDemoin either the Matlab or Python code andevalCapDemoin the Python code for detection and caption demo code. Upload your results to the test-set eval servers to compete in public challenges! Leaderboard:Detection ...
annotation{"id":int,"image_id":int,"caption":str,} 4.统计信息 MSCOCO总共包含91个类别,每个类别的图片数量如下: 图中也标出了PASCAL VOC的统计数据作为对比。 下图展示的是几个不同数据集的总类别数量,以及每个类别的总实例数量,一个实例就是图片上的一个目标,主要关注一下 PASCAL 和 ImageNet。
因此,很自然的使用CNN作为图片的”encoder”,首先通过在图片分类任务来进行预训练,随后,使用其隐藏层作为RNN decoder的输入,以此来产生序列。我们把这个模型叫做Neural Image Caption或者叫做NIC。 2 贡献 我们的贡献如下: 1. 我们提出了对这个问题的端到端系统。它是一个神经网络,可以利用SGD来完全训练。