25、图像字幕生成项目实战

图像字幕生成项目实战

1. 项目概述

在图像字幕生成网络模型的创建中，合适的训练和测试数据至关重要。有多个公开数据集可供选择：
| 数据集名称 | 图像数量 |
| ---- | ---- |
| Flickr8k | 约8000张 |
| Flickr30k | 约30000张 |
| MS COCO | 约180000张 |

对于学习目的而言，Flickr8k数据集已足够，该数据集中每张图像配有5条相关字幕。

2. 创建项目

首先，打开一个新的Colab项目并将其重命名为ImageCaptioning，然后导入所需的库：

import os
import time
import pickle
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
from os import listdir
from tqdm import tqdm
from PIL import Image

3. 下载数据

此项目需要下载两种数据库：图像及其对应的字幕。
- 下载字幕数据