CIDEr(Consensus-based Image Description Evaluation)的计算

已于 2024-07-04 15:56:39 修改
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于 2024-07-04 15:54:23 首次发布
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CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）

论文原文 CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation

CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）是一种用于自动评估图像描述（image captioning）任务性能的指标。它主要通过计算生成的描述与一组参考描述之间的相似性来评估图像描述的质量。CIDEr的独特之处在于它考虑了人类对图像描述的共识，尝试捕捉描述的自然性和信息量。

计算过程

定义

计算关于图片 I i I_i Ii​ 生成的描述 c i c_i ci​ 与一组给定图片描述 S i = { s i 1 , … , s i m } S_i = \{s_{i1}, \dots, s_{im} \} Si​={ si1​,…,sim​} 的一致性。

计算一个词组（wk）的权重

一个n-gram词组 w k w_k wk​ 出现在参考句子（生成描述）中的次数记为 h k ( s i j ) h_k(s_{ij}) hk​(sij​) （ h k ( c i ) h_k(c_i) hk​(c

最低0.47元/天 解锁文章
NLP基础知识点：CIDEr算法
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CIDEr的主要应用场景为Image Caption 参考论文：[1] Vedantam R , Zitnick C L , Parikh D . CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation[J]. IEEE, 2015. 目的是评估对图像IiI_iIi​，一个候选句（candidate sentence）cic_ici​和一组和一组图像描述Si={si1,...,sim}S_i = \{s_{i1},...,s_{im}\}Si​={si1​
【名词解释】ImageCaption任务中的CIDEr、n-gram、TF-IDF、BLEU、METEOR、ROUGE 分别是什么？它们是怎样计算的？
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n-gram是自然语言处理（NLP）中一种基本的概念，它指的是文本中连续的n个项（可以是音节、字或词）组成的序列。n-gram模型通过考察这些连续项的出现概率来捕捉文本中的语言规律，从而用于各种语言模型和文本处理任务，如拼写检查、语音识别、机器翻译以及搜索引擎中的查询预测等。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它反映了一个词在文档集合中的重要性。
cider-matlab:用于计算 CIDEr（基于共识的图像描述评估）指标的代码
06-01
苹果酒-matlab 用于计算 CIDEr（基于共识的图像描述评估）指标的代码。 README - CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation) v 0.2 Tested on MATLAB R2013b 注意：如果可能，请使用 ( ) 提供的 Python 版本的 CIDEr。 Python 版本比 MATLAB 版本快得多。 对先前版本 (v0.1) 的更改 基于长度的高斯惩罚添加到相似度计算中，以避免游戏效果（func_cider.m L33） 在分子中添加余弦相似度的剪裁 (func_cider.m L24) Stemming = 0 现在是默认选项，用于预处理。 运行指标的简短说明 在 parameters.m 中自定义参数 使用evaluate_captions.m 运行指标 结果可以在 da
一文彻底搞懂BLEU, CIDEr, METEOR, ROUGE-L计算流程，区别，计算细节，单样本，单一hyp句子多参考ref计算细节！
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Caption Metrics评估指标video\imgae caption评估 Caption(Video caption / Image caption)计算流程，区分，案例，难点! BLEU，CIDEr，ROUGE-L，METEOR,记录了本人在学习这几个指标中遇到的痛点，难点和易混淆区别 单一样本，和数据集，级别的不同计算区别,适配场景，指标计算评估角度区分,以及不同指标是如何针对单个hyp推理句子和多个ref参考句子进行计算
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简介 TF-IDF 余弦相似性 CIDEr算法 论文链接CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation Examples TF-IDF 全称Term Frequency–Inverse Document Frequency，TF词频，IDF逆文本频率。 博客： 文本挖掘预处理之TF-IDF 余弦相似性 余弦相似性–维基百科 CIDEr算法...
用于图像描述的评价指标CIDEr讲解
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参考文献：《CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation》 1. 主要思想 CIDEr是专门用于评价图像描述(image caption)任务的评价指标，当然用于其他相关文本生成类任务也是可以的。相较于常用于文本翻译的评价指标BLEU、ROUGE来说，CIDEr更接近人类去判断两个句子是否相近的原理，因为它利用了TF-IDF来对不同n-gram去赋予不同的权重，直观的来说，即经常出现的词组的权重具有更低的权重，而不常出现的词组则更特殊（具有更大的权重
《CIDEr: Consensus-based Image Description Evaluation》简要
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自动生成描述图像的句子一直是计算机视觉和自然语言处理领域的长期挑战。随着物体检测、属性分类、动作识别等方面的进展，学术界对该领域的兴趣重新高涨。然而，评估生成描述的质量仍然是一个难题。我们提出了一种新的基于人类共识的图像描述评估范式。该范式包括三个主要部分：一种基于三元组的新方法，用于收集人类标注来衡量共识；一种新的自动化评价指标CIDEr，用于捕捉共识；以及两个新数据集PASCAL-50S和ABSTRACT-50S，每个图像包含50条描述句子。
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