视觉语义嵌入项目推荐

视觉语义嵌入项目推荐

visual-semantic-embedding Implementation of the image-sentence embedding method described in "Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visual-semantic-embedding

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: 视觉语义嵌入 (Visual-Semantic Embedding)

主要编程语言: Python

项目简介: 该项目实现了图像与句子嵌入方法，该方法在《Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models》一文中进行了描述。通过该项目，图像和句子被映射到一个共同的向量空间中，其中句子表示使用LSTM计算。项目包含了针对Flickr8K、Flickr30K和MS COCO数据集的训练代码和预训练模型。

2. 项目的核心功能

• 图像与句子嵌入: 将图像和句子映射到同一个向量空间中，使得它们可以在该空间中进行比较和匹配。
• LSTM句子表示: 使用LSTM（长短期记忆网络）来计算句子的向量表示。
• 预训练模型: 提供了针对Flickr8K、Flickr30K和MS COCO数据集的预训练模型，用户可以直接使用这些模型进行图像与句子的嵌入和匹配。
• 自定义图像嵌入: 用户可以上传自己的图像，并生成相应的嵌入向量。

3. 项目最近更新的功能

• 自定义图像嵌入和标注: 新增了功能，允许用户上传自己的图像，并生成相应的嵌入向量和标注。
• 改进的评估方法: 更新了评估代码，使得用户可以更方便地评估模型在不同数据集上的表现。
• 支持更多数据集: 除了Flickr8K、Flickr30K和MS COCO，项目现在还支持更多数据集的嵌入和评估。

通过这些更新，项目不仅提供了更强大的功能，还增强了用户体验，使得用户可以更灵活地使用该项目进行图像与句子的嵌入和匹配。

visual-semantic-embedding Implementation of the image-sentence embedding method described in "Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visual-semantic-embedding