打开文件夹中图像 方向键控制 给每张图片插入不同字幕

图像字幕：这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型，可预测输入图像的字幕

实施StyleNet：使用LSTM生成样式化的图像标题 战队：蔡丽莎，刘德华 介绍 该项目的目的是实现一种图像字幕模型，该模型具有生成风格化字幕（浪漫或有趣）的能力。 我们将基于Microsoft Research Redmond的论文“ StyleNet：用样式生成有吸引力的视觉字幕”建立模型。 我们的模型将以Pytorch编写。 数据 我们的模型使用两个数据集。 第一个是具有图像和事实字幕的Flickr10k数据集，该数据集用于我们的图像字幕任务。 对于我们的语言模型，我们将使用由原始论文的作者发布的FlickrStyle 7k数据集。 技术概述 LSTM模型 我们将从本文应用因式分解LSTM模型。 对于图像字幕，文献中常用的策略是采用预先训练的CNN模型作为编码器，以将图像映射到固定尺寸的特征向量，然后使用LSTM模型作为解码器，以基于图像向量生成字幕。 在这里，“分解的LSTM”

图像字幕火炬 使用Inception_V3作为主干图像字幕的简单尝试。 基于Pytorch，无需关注（可能会在以后更新）

Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：

图片字幕 :man::laptop: 基于CNN和LSTM概念以及Flicker_8k和GUI数据集的图像标题深度学习模型 :mechanical_leg: 来自tkinter。 Convolutional Neural Network是一种深度学习算法，可以吸收输入图像，为图像中的各个方面/对象分配重要性，并能够区分彼此。 这种方法的流程结构就像 在分类的最后一部分中，我们使用了RNN的扩展版本，即LSTM ，它使用了存储的内存和结构看起来像 表格中的数据集 图像 标签 一个穿着粉红色裙子的孩子正在以入门方式爬上楼梯。 一个走进一幢木制建筑物的女孩。 一个小女孩爬进一个木制剧场。 一个小女孩爬上楼梯到她的游戏室。 一个小女孩穿着粉红色的连衣裙走进一个小木屋。 数据集和。 以下图像标签上的步骤 取材和清洁的标准方法 如果您没有强大的GPU，则从大型数据集中提取特征将花费大量时间。 我的机器大约需要6-7分钟。 您可以使用GPU机器在

图片字幕 介绍 该项目是论文。 它可能并不完全相似。 使用Pytorch作为代码。 ResNet101用于提取功能。 您可以检查预训练的模型。 使用2017 Val图像[5K / 1GB]，注释[241MB]。 请检查make_vocab.py和data_loader.py。 Vocab.pickle是一个pickle文件，其中包含注释中的所有单词。 coco_ids.npy存储要使用的图像ID。 另外，您必须设置路径或其他设置。 执行prerocess_idx函数。 您可以运行源代码并尝试自己的示例。 环境 的Python 3.8.5 火炬1.7.1 CUDA 11.0 如何使用 火车 cd src python train.py 进行测试 cd src python sample.py 结果 时代100 说明文字：一名妇女在手提箱中手持一只泰迪熊 待办事项清单 张量

这是源代码生成图像描述 要求 首先在要设置的主机中创建docker卷： Python 3.5, Numpy 1.14, TensorFlow 1.8, win32com, scipy, gensim ,matplotlib, json, pickle 教程与文档 要使用代码，请运行： demo.py: Generate descriptions for images in images images test_val.py: Generate description for test case in dataset To create a description for the sentence, paste the image into the images folder, run caption_image.py extract_feautu

概念字幕数据集 概念字幕是一个包含（图像URL，字幕）对的数据集，旨在训练和评估机器学习的图像字幕系统。 资料下载 有关详细信息，请参见 。 动机 自动图像字幕的任务是产生能正确反映图像视觉内容的自然语言（通常是句子）。 到目前为止，最常用于此任务的资源是，其中包含约120,000张图像和5路图像标题注释（由付费注释者生成）。 Google的“概念字幕”数据集包含超过300万张图像，以及自然语言字幕。 与MS-COCO图像的精选样式相比，Conceptual Captions图像及其原始描述是从Web上收集的，因此代表了更多的样式。 原始描述是从与Web图像关联的Alt-text HTML属性中获取的。 我们开发了一种自动流水线，用于提取，过滤和转换候选图像/字幕对，目的是在最终字幕的清洁度，信息量，流畅性和可学习性之间取得平衡。 本文提供了更多详细信息（如果您在工作中使用或讨论此数据

注意图像字幕注意 该存储库包括“的实现。 要求 Python 3.6 Java 1.8.0 PyTorch 1.0 苹果酒（已经添加为子模块） coco-caption（已经添加为子模块） 张量板 培训AoANet 准备数据 请参阅data/README.md详细信息。 （注释：设置word_count_threshold在scripts/prepro_labels.py至4，以产生大小10369的词汇表。） 您还应该预处理数据集并获取缓存以计算苹果酒得分： $ python scripts/prepro_ngrams.py --input_json data/dataset_coco.json --dict_json data/cocotalk.json --output_pkl data/coco-train --split train 开始训练 $ CUDA_VISIB