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图片字幕 介绍 建立一个模型以从图像生成字幕。 给定图像后，模型可以用英语描述图像中的内容。 为了实现这一点，我们的模型由一个编码器（一个CNN）和一个解码器（一个RNN）组成。 为CNN编码器提供了用于分类任务的图像，其输出被馈送到RNN解码器，后者输出英语句子。 该模型及其超参数的调整基于论文和。 我们使用微软Çommon在CO NTEXT（MS COCO）O bjects为这个项目。 它是用于场景理解的大规模数据集。 该数据集通常用于训练和基准化对象检测，分段和字幕算法。 有关下载数据的说明，请参见下面的“数据”部分。 代码 该代码可以分为两类： 笔记本-该项目的主要代码由一系列Jupyter笔记本构成： 0_Dataset.ipynb介绍数据集并绘制一些样本图像。 1_Preliminaries.ipynb加载和预处理数据并使用模型进行实验。 2_Training.ip

神经字幕 该项目拍摄图像并生成合适的标题。 它使用两个CNN之一来提取图像特征，然后将其输入LSTM。 然后，LSTM逐字生成一个句子。 该项目基于使用TensorFlow 1.14的Python 3.7.4构建。 Inception_v3和VGG16是此项目中使用的两个预加密的CNN。 它使用Flickr30k数据集进行训练和测试。 对于Inception_v3，每个图像的大小调整为299 x 299像素，对于VGG16，图像的大小调整为224 x 224像素。 这是一个例子： 标题：一个街角，前面有灯

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