图像字幕生成：双级协作变换器开源项目教程

图像字幕生成：双级协作变换器开源项目教程

image-captioning-DLCT Official pytorch implementation of paper "Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning" (AAAI 2021). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-captioning-DLCT

1. 项目介绍

本项目是基于论文《Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning》的官方PyTorch实现。该论文提出了一种新型的图像字幕生成模型，通过双级协作变换器（DLCT）结构，有效结合了图像的区域特征和全局特征，提高了图像字幕生成的质量。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您已经安装了Python和PyTorch环境。

克隆项目

git clone https://github.com/luo3300612/image-captioning-DLCT.git
cd image-captioning-DLCT

准备数据

1. 下载注释文件annotation.zip并解压到项目根目录。
2. 下载ResNeXt-101特征文件（hdf5格式），并将其路径设置为features_path。
3. 下载评估工具并解压到项目根目录。

训练模型

python train.py --exp_name dlct --batch_size 50 --head 8 --features_path ./data/coco_all_align.hdf5 --annotation annotation --workers 8 --rl_batch_size 100 --image_field ImageAllFieldWithMask --model DLCT --rl_at 17 --seed 118

评估模型

python eval.py --annotation annotation --workers 4 --features_path ./data/coco_all_align.hdf5 --model_path path_of_model_to_eval --model DLCT --image_field ImageAllFieldWithMask --grid_embed --box_embed --dump_json gen_res.json --beam_size 5

3. 应用案例和最佳实践

训练自定义数据集

如果您想要使用自己的数据集进行训练，您需要按照项目数据准备的要求进行注释和特征的提取，并确保数据格式与项目所要求的格式相匹配。

集成到现有系统

本项目生成的模型可以集成到任何需要图像字幕生成的系统中。您可以根据需要调整模型的结构和参数，以适应不同的应用场景。

4. 典型生态项目

• M2 Transformer: 一种基于Transformer的图像字幕生成模型。
• Grid-Feats-VQA: 用于视觉问答任务的网格特征提取工具。
• ButD: 用于图像字幕生成和视觉问答的基准数据集。

以上介绍了双级协作变换器开源项目的使用方法和相关实践。希望这个教程能帮助您快速上手该项目，并在您的应用中取得良好效果。

image-captioning-DLCT Official pytorch implementation of paper "Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning" (AAAI 2021). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-captioning-DLCT