VQA Demo 项目的启动与配置教程

VQA Demo 项目的启动与配置教程

VQA_Demo Visual Question Answering Demo on pretrained model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA_Demo

1. 项目的目录结构及介绍

VQA Demo 项目是一个基于预训练模型进行视觉问题回答的简单演示。项目的目录结构如下：

VQA_Demo/
├── models/                # 存放预训练的模型文件
│   ├── CNN/               # CNN模型相关文件
│   └── VQA/               # VQA模型相关文件
├── Visual_Question_Answering_Demo_in_python_notebook.ipynb  # Jupyter笔记本文件，包含更多示例和交互式教程
├── demo.py                # 项目的主执行文件
├── keras.json             # Keras配置文件
├── LICENSE                # 项目许可证文件
├── README.md              # 项目说明文件
└── model_vgg.png          # VGG模型结构图

• models/ 目录包含了项目所需的预训练模型文件，分为 CNN 和 VQA 两个子目录。
• Visual_Question_Answering_Demo_in_python_notebook.ipynb 是一个Jupyter笔记本文件，提供了更多的示例和交互式教程。
• demo.py 是项目的主执行文件，用于运行视觉问题回答演示。
• keras.json 是Keras的配置文件，用于配置Keras的后端和其它设置。
• LICENSE 文件包含了项目的许可证信息。
• README.md 是项目的说明文件，描述了项目的基本信息和如何使用。
• model_vgg.png 是VGG模型的结构图。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 demo.py。这个文件负责加载预训练模型，处理输入的图像和问题，然后输出问题的答案。以下是一个简单的使用示例：

python demo.py -image_file_name path_to_file -question "Question to be asked"

例如，如果你想询问图像中是否有人，你可以这样运行：

python demo.py -image_file_name test.jpg -question "Is there a man in the picture?"

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 keras.json。这个文件用于配置Keras的后端和其它相关设置。根据项目的需求，你可能需要修改这个文件以适应你的计算环境。例如，如果你想要使用GPU加速，你可能需要设置 THEANO_FLAGS 环境变量来指定GPU设备和其他参数。

以下是一个示例的 keras.json 文件内容：

{
    "image_dim_ordering": "th",
    "epsilon": 1e-07,
    "floatx": "float32",
    "backend": "theano"
}

确保你的环境变量和配置文件与你的计算环境兼容，以便项目能够顺利运行。

VQA_Demo Visual Question Answering Demo on pretrained model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA_Demo