Neural Image Captioning 项目教程

Neural Image Captioning 项目教程

neural_image_captioning Neural image captioning (NIC) implementation with Keras 2. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_image_captioning

1. 项目目录结构及介绍

neural_image_captioning/
├── datasets/
│   └── IAPR_2012/
├── images/
├── src/
├── trained_models/
│   └── IAPR_2012/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── REQUIREMENTS.txt

目录结构介绍

• datasets/: 存放数据集的目录，包含 IAPR_2012 数据集。
• images/: 存放项目相关的图片文件。
• src/: 项目的主要代码文件，包含训练和推理脚本。
• trained_models/: 存放训练好的模型文件，包含 IAPR_2012 数据集的预训练模型。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• REQUIREMENTS.txt: 项目依赖库列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下，主要包括以下几个文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。可以通过运行 python3 train.py 来启动训练过程。
• inference.py: 用于推理的脚本，可以加载训练好的模型并生成图像描述。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练神经图像描述生成模型。
  • 使用方法：通过命令 python3 train.py 启动训练。
  • 配置：可以通过修改脚本中的参数来调整训练配置，如数据集路径、模型保存路径等。

• inference.py:

  • 功能：用于加载训练好的模型并生成图像描述。
  • 使用方法：通过命令 python3 inference.py 启动推理。
  • 配置：可以通过修改脚本中的参数来调整推理配置，如模型路径、输入图像路径等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过代码中的参数进行调整，但也有一些配置文件用于管理项目依赖和环境。

• REQUIREMENTS.txt:

  • 功能：列出项目所需的 Python 依赖库。
  • 使用方法：通过 pip install -r REQUIREMENTS.txt 安装所有依赖。

• train.py:

  • 配置项：
    • extract_image_features: 是否提取图像特征，默认为 False。
    • dataset_path: 数据集路径，默认为 datasets/IAPR_2012/。
    • model_save_path: 模型保存路径，默认为 trained_models/IAPR_2012/。

• inference.py:

  • 配置项：
    • model_path: 加载的模型路径。
    • image_path: 输入图像路径。

通过这些配置文件和启动文件，用户可以方便地训练和使用神经图像描述生成模型。

neural_image_captioning Neural image captioning (NIC) implementation with Keras 2. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural_image_captioning