CVND---Image-Captioning-Project 项目教程

CVND---Image-Captioning-Project 项目教程

CVND---Image-Captioning-Project 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVND---Image-Captioning-Project

1. 项目的目录结构及介绍

CVND---Image-Captioning-Project/
├── 0_Dataset.ipynb
├── 1_Preliminaries.ipynb
├── 2_Training.ipynb
├── 3_Inference.ipynb
├── CODEOWNERS
├── LICENSE
├── README.md
├── data_loader.py
├── model.py
├── requirements.txt
└── vocabulary.py

• 0_Dataset.ipynb: 数据集处理和加载的Jupyter Notebook。
• 1_Preliminaries.ipynb: 项目的前置条件和准备工作。
• 2_Training.ipynb: 模型训练的Jupyter Notebook。
• 3_Inference.ipynb: 模型推理和预测的Jupyter Notebook。
• CODEOWNERS: 代码所有者的配置文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• data_loader.py: 数据加载和预处理的Python脚本。
• model.py: 图像描述生成模型的定义和实现。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• vocabulary.py: 词汇表处理和管理的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 0_Dataset.ipynb，它包含了数据集的加载和预处理步骤。用户需要首先运行这个文件来准备数据集，然后按照顺序运行 1_Preliminaries.ipynb、2_Training.ipynb 和 3_Inference.ipynb 来完成项目的各个阶段。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的Python库及其版本。用户可以通过运行 pip install -r requirements.txt 来安装所有依赖。
• CODEOWNERS: 该文件定义了项目中各个文件或目录的所有者，通常用于代码审查和责任分配。
• LICENSE: 该文件包含了项目的开源许可证信息，确保项目的使用和分发符合开源协议的要求。

CVND---Image-Captioning-Project 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVND---Image-Captioning-Project