图像字幕生成项目DLCT使用教程-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00815/article/details/147318140

图像字幕生成项目DLCT使用教程

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. 项目目录结构及介绍

项目image-captioning-DLCT的目录结构如下：

image-captioning-DLCT/
├── align/
├── data/
├── images/
├── models/
├── others/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── environment.yml
├── eval.py
├── train.py
├── vocab.pkl

align/: 存放图像特征对齐的相关代码。
data/: 存储训练和评估所需的数据文件。
images/: 存放示例图片或者用于训练的图像数据。
models/: 包含模型定义和相关的类。
others/: 存放其他辅助性文件或工具。
utils/: 实用工具函数和类库。
.gitignore: 指定git忽略的文件和目录。
LICENSE: 项目的开源许可证文件。
README.md: 项目说明文件。
environment.yml: 定义项目运行所需的Python环境和依赖库。
eval.py: 评估模型性能的脚本文件。
train.py: 训练模型的脚本文件。
vocab.pkl: 词汇表文件，包含训练集中的所有单词。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py和eval.py两个脚本文件来进行的。

train.py: 此文件是启动模型训练的入口。通过指定命令行参数，可以设置训练的相关配置，如训练批次大小、模型头部数量、特征路径、注释文件、工作线程数等。

示例训练命令：
```
python train.py --exp_name dlct --batch_size 50 --head 8 --features_path ./data/coco_all_align.hdf5 --annotation annotation --workers 8
```
eval.py: 此文件用于评估训练好的模型性能。同样通过命令行参数设置评估所需的配置，如注释文件、特征路径、模型路径等。

示例评估命令：
```
python eval.py --annotation annotation --features_path ./data/coco_all_align.hdf5 --model_path path_of_model_to_eval --model DLCT
```

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，但也有一个environment.yml文件，它定义了项目运行所需的Python环境和依赖库。

environment.yml: 该文件被用来创建一个隔离的Python环境，其中指定了项目依赖的Python版本和库。使用如下命令可以创建环境并安装依赖：
```
conda create -f environment.yml
conda activate image-captioning-DLCT
```

项目的其他配置如训练和评估的参数都是通过命令行传递给train.py和eval.py脚本的。这些参数包括但不限于数据路径、模型参数、训练和评估的选项等。具体的参数可以通过脚本的命令行帮助信息来查询。