Image caption 数据集链接

最新推荐文章于 2025-06-01 22:27:57 发布
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#深度学习

本文分享了COCO2014、COCO2015以及Flickr8k和Flickr30k等Image caption数据集的下载链接，包括百度云链接和伊利诺伊大学的邮件申请方式，旨在方便深度学习爱好者进行实验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近看了一些关于image caption 的论文想跑一下相关代码，有关的数据集大部分是COCO2014、Flickr8k和Flickr30k。找了好长时间终于找全了，下面分享一下，希望方便更多的人。


COCO2014、COCO2015：链接：https://pan.baidu.com/s/1ggn4FYF 密码：p5kl（比较大，官网总是打不开所以放了自己的百度云链接）


Flickr数据集需要发送邮件下面附上发送邮件的网页链接：


Flickr

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Image captioning数据集、评价指标和算法性能比较
安静到无声
10-01 2126
可以发现，基于深度学习的图像描述算法正在从不同的角度解决相关技术挑战，包括传递更加丰富的特征信息的Show，AttendandTell、SCA-CNN、Up-Down、LBPF、DLCT、DRT和GroupCap等算法，解决暴露偏差问题的SCST等算法，生成多样性的图像描述的SGAE、Dual-GCN、ASG2Caption、rAIRL和LSTM-P等算法，实现图像描述的可控性的Show，ControlandTell、CGO、VSR、StyleNet和SemStyle等算法。
HMN中的CaptionDataset和Dataloader解析
qq_45270993的博客
12-29 333
HMN中的CaptionDataset和Dataloader解析
Flickr30k_Entities数据集
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
06-01 1021
数据集包含 24.4 万个共指链（coreference chains）和 27.6 万个为原始数据集中每张图片（共 31,783 张）及其对应的英文标题（每张图片 5 个，共 158,915 个）手动标注的边界框（bounding boxes）。要获取此数据集的图像，请访问并填写页面底部的链接表单。数据集中的每张图片在 “Sentences” 文件夹中都有一个对应的.txt文件。该文件的每一行包含一个带有标注短语的标题，这些短语被方括号括起来。属于同一个共指链的短语共享相同的。
Conceptual Caption Dataset概念标题数据集-数据集
03-12
Conceptual Caption Dataset is provided by Google Research. 概念标题数据集由谷歌研究工作室提供。 conceptualcaption_Validation_GCC-1.1.0-Validation_datasets.tsv conceptualcaption_Train_GCC-training_datasets.tsv conceptualcaption_Image_Labels_Subset_Train_GCC-Labels-training_datasets.tsv
Image caption 数据集链接-附件资源
03-02
Image caption 数据集链接-附件资源
用于图像字幕生成（image caption）数据集
@独寂
04-09 1698
用于图像字幕生成（image caption）数据集        本来好好的开学就可以去师兄公司实习了，由于疫情，无奈之下只能在家做科研了，在老师的每周的催促下，好悲催，每天拖动着似乎疲惫的身躯被迫学习，哈哈，但是也不能过于表现痛苦的表情哈，终究是和老师表过态要好好学的，不好意思，跑题了。        ...
keras实现：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
11-08
数据集下载链接：https://www.imageclef.org/photodata 请把数据集放在：程序neural_image_captioning\datasets\中 完整工程：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，使用keras实现图像描述...
C# Image Caption 源码
12-29
如果项目包括训练部分，开发者可能需要准备一个带有图像和对应标题的大型数据集，如COCO或Flickr30k。模型的训练通常涉及损失函数（如交叉熵）的最小化，并可能使用优化器如Adam或SGD进行参数更新。 9. **部署与...
Image-captioning
03-19
图像字幕 描述 图像字幕是Encoder-Decoder体系结构中最流行的应用之一，其中RNN被用作Decoder时，CNN提取并编码图像的特征。 数据 该项目的数据集是Flickr_8k数据集。它包含8000张图像，以及每个图像包含5个标题的文本文件。 模型训练 该项目中使用的库是Tensorflow，NLTK，pandas和numpy。为了对特征图像进行编码，将Inception_V3模型与转移学习一起使用以下载权重。解码器具有双向LSTM，后跟一个LSTM层。该项目采用的方法是合并模型，其中，编码器分别从图像中提取特征，而RNN分别在字幕上进行训练，然后将这些信息连接起来并通过全连接层以进行最终预测。 部署 该应用程序使用Streamlit框架创建前端API，并部署在Heroku上。 Streamlit是一个框架，您可以使用它来创建美观的前端Webapp，而无需HTML和CSS。您可
数据集下载汇总
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03-09 1万+
国家数据是国家统计局发布统计信息的网站，包含了我国经济、民生、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。阿里巴巴datahub:https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/datahub。据 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/325。2、魔塔社区的数据下载方式（中文数据社区）
Automated_Image_Captioning：使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕
04-11
Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：
DiligentCore：Diligent Engine的核心功能
02-03
勤奋的核心 该模块实现了的核心功能：Direct3D11，Direct3D12，OpenGL，Op​​enGLES和Vulkan渲染后端以及特定于平台的实用程序。 它是独立的，可以自己构建。 模块的cmake脚本定义了为其他模块生成构建文件所需的许多变量，因此必须始终首先处理它。 平台 建立状态 Win32的 通用视窗 Linux 苹果系统 的iOS 目录 克隆存储库 要获取存储库和所有子模块，请使用以下命令： git clone --recursive https://github.com/DiligentGraphics/DiligentCore.git 要构建模块，请参阅主资源库中的。 API基础 初始化引擎 在使用引擎提供的任何功能之前，需要创建渲染设备，即时上下文和交换链。 Win32的 在Win32平台上，可以创建OpenGL，Direct3D11，Direct3D12或Vulkan设备，如下所示： void InitializeDiligentEngine (HWND NativeWindowHandle) { SwapChainDesc SCDe
Flickr社交网络数据集
01-02
Flickr是用户分享图片和视屏的社交网络，在此数据集中，每一个节点都是Flickr中的用户，每一条边都是用户之间的好友关系。另外，每一个节点都有标签，用于标识用户的兴趣小组
Automated_Image_Captioning：使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还比较了Xception模型和Inception模型（v3）
02-10
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唐人的博客
02-27 2183
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图文多模态公开数据集归纳（图文情感分类、图文检索）｜有中英文文本、含下载地址
weixin_43092343的博客
03-03 8743
图文多模态的公开数据集下载地址汇总～包括图文情感分类、图文分类、图文检索等
【Image captioning】图像字幕预处理从零到掌握之二--成功实现将Flickr8k.token.txt转换为JSON格式（其他数据集可仿照迁移）
安静到无声
04-15 1816
本文尝试对Flickr8k数据集的文件进行预处理，生成符合COCO JSON格式的输入数据，以用于后续的图像标题生成实验。
天池数据集 | 精品数据集推荐 多模态篇
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01-07 1884
多模态er看过来，一大波数据集正派送中，记得签收哦~
Image Caption Generator项目开源代码 实现教程
04-01
### 关于Image Caption Generator的开源代码及实现教程 #### 1. 开源代码资源 可以从以下链接获取Image Caption Generator项目的相关文件和数据集。此链接提供了完整的Python项目文件，其中包括用于图像说明生成的数据集和其他必要组件[^1]。 ```plaintext https://github.com/jbrownlee/Datasets/releases/download/Flickr8k/Flickr8k_Dataset.zip ``` 上述压缩包包含了Flickr8k数据集，这是构建图像说明生成模型常用的公开数据之一。它包含约8,000张带有人工标注说明的图片，适合用来训练和验证模型性能。 --- #### 2. 技术架构概述 图像说明生成（Image Captioning）任务通常依赖两种主要的技术模块： - **图像编码器（Encoder）**: 使用预训练的深度卷积神经网络（CNN），如Inception v3，在ILSVRC-2012-CLS数据集上进行了预训练，提取输入图像的关键特征[^2]。 - **文本解码器（Decoder）**: 利用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer结构，基于图像特征逐步生成对应的自然语言描述[^3]。 这种组合方式使得模型可以有效地将视觉信息转化为语义化的文本表达。 --- #### 3. 实现流程详解 以下是典型的图像说明生成系统的开发步骤： - 数据准备阶段涉及加载Flickr8k或其他类似的图像及其对应的文字说明，并对其进行必要的清洗和预处理。 - 编码部分采用经过充分优化的卷积神经网络来捕获高层次的空间模式；而解码则通过序列建模工具完成句子合成过程[^4]。 下面展示了一个简单的框架示例，展示了如何利用Keras库搭建基础版本的Caption Generator: ```python from tensorflow.keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.models import Model, Sequential from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, Embedding, Dropout # 加载预训练的Inception V3作为图像编码器 base_model = InceptionV3(weights='imagenet') model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer('mixed10').output) # 定义文本解码器(LSTM) embedding_size = 256 vocab_size = 10000 # 假设词汇表大小为1万 max_length = 34 # 句子最大长度 decoder_inputs = Input(shape=(None,)) emb_layer = Embedding(vocab_size, embedding_size)(decoder_inputs) lstm_layer = LSTM(512, return_sequences=True)(emb_layer) dense_layer = Dense(embedding_size, activation="relu")(lstm_layer) outputs = Dense(vocab_size, activation="softmax")(dense_layer) caption_model = Model(decoder_inputs, outputs) caption_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') print(caption_model.summary()) ``` 以上代码片段定义了基本的图像编码与文本解码逻辑，实际应用中还需要进一步调整超参数以及引入注意力机制提升效果。 --- #### 4. 学习资料推荐 对于希望深入了解该主题的学习者来说，《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》论文提供了一种经典的解决方案思路。此外，网上也有许多针对初学者友好的教学视频和博客文章可供参考。 ---
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