MSCOCO数据集下载安装---image_caption(内涵报错)

本文指导如何在Linux系统中克隆并安装COCOAPI,包括从GitHub或Gitee获取源码,放置图像和注释数据,解决Python接口安装时的错误,以及验证安装成功的步骤。主要问题是make过程中的python版本问题,通过更新makefile和安装Cython来解决。
部署运行你感兴趣的模型镜像

参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/ccbrid/article/details/79368639
在linux上

1.git clone cocoapi

github:

git clone https://github.com/pdollar/coco.git

gitee镜像(我用的这个):

git clone https://gitcode.net/mirrors/cocodataset/cocoapi.git

2.进入文件夹

cd coco

或者是

cd cocoapi

总之进入刚刚clone下来的文件夹

3.放入image和annotation

mkdir images
mkdir annotations

分别放官网https://cocodataset.org/#download下载的image和annotation文件夹(里面包含json),这里我只放了annotation就可以跑api里的demo了
我下载的数据如下:
在这里插入图片描述
解压后长这样:
在这里插入图片描述
我需要用的是captions

4.安装pythoncocoapi接口

cd PythonAPI
make 

这里make报错

error: pycocotools/_mask.c: No such file or directory

解决参考:https://blog.youkuaiyun.com/ITtjt/article/details/122062849
解决方案:

pip install Cython
pip install pycocotools
将makefile文件中的python换成python3

5.在python中import pycocotools不报错,即安装成功

6.使用clone内容内pythonapi中的demo代码,就能用caption了

在这里插入图片描述

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### OFA 图像描述生成模型的相关蒸馏版本 OFA 是一种多模态预训练模型,它通过统一的语言和视觉表示,在多个下游任务上表现出卓越性能[^1]。对于图像描述生成(image captioning),OFA 基于 M6 模型进行了进一步优化,并在 COCO 数据集上取得了显著成果[^2]。 如果需要寻找基于 COCO 数据集的蒸馏英文版预训练模型,可以考虑以下方向: #### 蒸馏模型的选择 蒸馏技术通常用于减少大型模型的参数量并提升推理效率。针对 OFA 的蒸馏版本,虽然官方未提供特定的 COCO 数据集上的轻量化模型,但可以通过以下方法获取或构建类似的模型: - **Hugging Face Model Hub**: Hugging Face 提供了许多社区贡献的 OFA 变体模型,其中部分可能已经经过蒸馏处理。可以在其平台上搜索关键词 “OFA coco distilled” 或者查看是否有用户上传的相关资源[^3]。 - **自定义蒸馏流程**: 如果无法找到现成的蒸馏模型,可以根据论文《Conceptual Captions》中的指导自行实现蒸馏过程[^4]。具体来说,可以选择较大的 OFA 模型作为教师模型,利用较小的学生模型学习教师的知识分布。 #### 实验设置与代码示例 以下是简单的 PyTorch 代码框架,展示如何加载基础 OFA 模型以及启动蒸馏训练的过程: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForVision2Seq # 加载原始 OFA 模型 (教师模型) teacher_model_name = "ofa-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(teacher_model_name) teacher_model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(teacher_model_name) # 定义学生模型架构 student_config = teacher_model.config student_config.hidden_size //= 2 # 减少隐藏层大小以简化结构 student_model = AutoModelForVision2Seq(student_config) def distillation_loss(student_logits, teacher_logits, temperature=2.0): """计算知识蒸馏损失""" soft_student = torch.nn.functional.log_softmax(student_logits / temperature, dim=-1) soft_teacher = torch.nn.functional.softmax(teacher_logits / temperature, dim=-1) return torch.nn.KLDivLoss()(soft_student, soft_teacher) * (temperature**2) # 训练逻辑... for batch in dataloader: inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt", padding=True).to(device) images = batch["images"].to(device) with torch.no_grad(): teacher_outputs = teacher_model(images, input_ids=inputs.input_ids, attention_mask=inputs.attention_mask) student_outputs = student_model(images, input_ids=inputs.input_ids, attention_mask=inputs.attention_mask) loss = distillation_loss(student_outputs.logits, teacher_outputs.logits) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 上述代码片段展示了如何使用 `AutoModelForVision2Seq` 来初始化教师和学生的模型配置,并通过 KL 散度衡量两者之间的差异来完成蒸馏目标函数的设计。 --- ###
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