26、图像描述处理与模型构建全解析

图像描述处理与模型构建全解析

在处理图像描述相关任务时，我们需要经历多个关键步骤，包括特征提取、描述加载、文本清理以及模型构建等。下面将详细介绍这些步骤及其实现方法。

1. 特征提取与保存

首先，我们可以使用预训练的模型（如 VGG16）来提取图像的特征。以下是一个完整的示例代码：

features = extract_features(directory)
print('Extracted Features: %d' % len(features))
# save to file
dump(features, open('features.pkl', 'wb'))

这个示例可能需要一些时间来完成，大约一小时。完成所有特征提取后，特征字典将存储在当前工作目录的 features.pkl 文件中。这些特征可以在后续用于训练语言模型。你也可以尝试使用 Keras 中的其他预训练模型。

2. 加载描述

在处理图像描述时，有多个文件可供参考：
- Flickr8k.token.txt ：包含图像标识符和分词后的描述，每个图像有多个描述。
- ExpertAnnotations.txt ：指示每个图像的描述哪些是由专家撰写，哪些是由众包工人撰写。
- CrowdFlowerAnnotations.txt ：提供众包工人对每个图像标题适用性的频率，这些频率可以进行概率解释。

为了加载