Densely Captioned Images (DCI) 项目使用教程

Densely Captioned Images (DCI) 项目使用教程

DCI Densely Captioned Images (DCI) dataset repository. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/DCI

1. 项目目录结构及介绍

DCI/
├── dataset/
│   ├── densely_captioned_images/
│   │   ├── dataset/
│   │   │   ├── scripts/
│   │   │   │   ├── download.py
│   │   │   │   ├── run_clip_dense_cap_eval.py
│   │   │   ├── config.yaml
│   │   ├── __init__.py
│   ├── __init__.py
├── docs/
│   ├── images/
├── explorer/
│   ├── run_server.py
├── models/
├── reproduction/
│   ├── config.yaml
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md

目录结构介绍

• dataset/: 包含数据集的相关代码和脚本，用于下载和处理数据集。
  • densely_captioned_images/: 数据集的核心代码。
    • dataset/: 包含数据集的下载脚本和评估脚本。
      • scripts/: 包含 download.py 和 run_clip_dense_cap_eval.py 脚本。
      • config.yaml: 数据集的配置文件。
  • init.py: 模块初始化文件。
• docs/: 包含项目的文档和图片资源。
  • images/: 文档中使用的图片。
• explorer/: 包含用于预览数据集的脚本。
  • run_server.py: 启动数据集预览服务器的脚本。
• models/: 包含项目中使用的模型代码。
• reproduction/: 包含复现论文结果的相关代码和配置文件。
  • config.yaml: 复现结果的配置文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

explorer/run_server.py

该文件用于启动数据集预览服务器，用户可以通过浏览器查看数据集中的图像和描述。

使用方法

pip install flask
python explorer/run_server.py <port>

启动后，访问 http://localhost:<port> 即可预览数据集。

3. 项目的配置文件介绍

dataset/config.yaml

该配置文件用于配置数据集的下载路径、保存路径等参数。

配置示例

data_saving_location: /path/to/save/data
default_target_location: /path/to/default/target

reproduction/config.yaml

该配置文件用于配置复现论文结果的相关参数，如数据路径、模型参数等。

配置示例

data_path: /path/to/data
model_parameters:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32

通过以上配置文件，用户可以根据自己的需求调整项目的运行参数。

DCI Densely Captioned Images (DCI) dataset repository. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dc/DCI