转：看图说话Image Caption之评价指标、NIC（Neural Image Caption）模型和attention

最新推荐文章于 2024-09-24 08:29:19 发布
最新推荐文章于 2024-09-24 08:29:19 发布
阅读量571 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/augustone/p/10610586.html
由于提供的内容链接指向了具体的博客文章而非直接的内容文本，无法直接提取关键信息生成摘要。需要访问链接获取具体信息后才能完成任务。

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

https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6910277.html

https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html

原作者：Determined22

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/augustone/p/10610586.html

图片标题生成器（literature：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator）
Cachel Wood的博客
12-30 1489
文章目录NICLSTMCodingBeam Search NIC 图片标题生成器是基于CNN+LSTM的一种神经网络系统，以文献《Show and Tell: A Neural Image Caption Generator》为参考，作者构造了一种叫做NIC（Neural Image Caption）神经网络系统，以CNN提取图片特征，最后一个隐藏层（hidden layer）作为LSTM的输入。 LSTM LSTM(Long Short-term Memory)是一种特殊的RNN（Recurrent N
图像描述--Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
02-24
完整工程案例：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，基于Inception V3与LSTM实现图像描述，运行环境（Tensorflow1.0及以上，Python3.6）
图像描述（Image Captioning）的评价指标理论理解
枉费红笺的博客
03-07 2495
这些指标都是用于评价文本生成质量的，大概做法都是比较某条候选文本（一般是机器生成的）和其他若干参考文本（一般是人类标注的）的相似性，不过适用场合略有区别：BLEU, METEOR, ROUGE 一般在翻译里用，ROUGE主要用于摘要评估，CIDEr和 SPICE一般在图像描述生成里用。
Image captioning任务常用的评价指标计算
Michael’s Blog
10-24 1006
BLEU (bilingual evaluation understudy) ACL-2002 Meteor AMTA-2004 ROUGE-L ACL-2004 CIDEr CVPR-2015 SPICE ECCV-2016
Image Caption 常用评价指标
sophicchen的专栏
03-18 3265
BLEU、Meteor、ROUGE、CIDEr 和 SPICE。前两个是评测机器翻译的，第三个是评测自动摘要的，最后两个评价 caption 的。 1. Perplexity​​​​​​ Perplexity 其中，L是句子的长度， PPL(w_{1:L}|I) 就是根据图像 I 给出的描述句子 w_{1:L} 的 perplexity。而P(w_n|w_{1:n-1},I) 是根据图像 I 和前面的单词序列 w_{1:n-1} 生成下一个单词 w_n 的概率。一句话：Perplexity .
Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（一）评价指标和NIC模型...
weixin_34198762的博客
05-28 1304
看图说话（Image Caption）任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务，Image Caption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。 应用场景：比如说用户在拍了一张照片后，利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字，方便以后检索或省去用...
caption重要性 image_Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（一）评价指标和NIC模型...
weixin_28689193的博客
12-29 1524
看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务，Image Caption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。应用场景：比如说用户在拍了一张照片后，利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字，方便以后检索或省去用户手动配字；此外它还可以帮助...
图像描述生成笔记：Show and Tell: A Neural Image Caption Generator，2015年由谷歌团队创作，发布于年 IEEE 计算机视觉和模式识别会议CVPR
weixin_51666355的博客
03-16 1249
首次将CNN于LSTM结合进行图像描述生成。
【论文阅读笔记】Show and Tell: A Neural Image Caption Generator.
little06960的博客
01-02 507
image captioning神经网络开山之作，这篇文章提出了一个可以自动查看图像并生成合理描述的端到端神经网络系统，称之为NIC。
【新手也能读懂的超详细论文解读】Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
Rain的博客
05-26 2723
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator前言（与论文无关）简介模型总结 前言（与论文无关） 最近事情比较多，除了考试还有导师布置的任务，还有几门考试，当然还要花时间打游戏，所以呢没有时间每天都更新。不过我还是希望不要颓废，这个定时看论文写笔记的习惯要好好保持。那就决定以后每周会固定更新两篇，空闲时间多的话会再多写。封锁在学校里最大的影响就是没法练琴了，啊啊啊啊好想谈琴啊！！！ 简介 这同样是cvpr 2015的一篇文章，也是师姐叮嘱专门读的一篇。这篇读完
image caption
02-28
图像语义
Image captioning评价方法之ROUGE-L
Michael’s Blog
10-24 808
文章地址：ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries 代码地址(非官方)：https://github.com/tylin/coco-caption 文章由University of Southern California发表在2004ACL上。 ROUGE为 Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation的缩写。文章ROUGE提出了用来评价文本摘要算法的评价集，里面包含了四个评价算法，分
推荐开源项目：Neural Image Captioning（NIC）
gitblog_00064的博客
06-03 403
推荐开源项目：Neural Image Captioning（NIC） 1、项目介绍 在人工智能领域，自然语言处理和计算机视觉的结合正逐渐开启新纪元。Neural Image Captioning (NIC) 是一个基于Keras实现的深度学习项目，它致力于让计算机能够为图像自动生成描述。这个项目源自于Show and Tell的研究论文，其目标是通过神经网络模型理解图像内容，并以人类可读的语言...
Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention 阅读笔记
we_i_ge的博客
10-29 9985
0 模型在做什么 图0-0 Image Caption效果简介 本文介绍的模型，将图片信息与相应的文本信息进行结合，在预测文本中相应单词的时候不同的图像区域被激活 如在图0-0 第一对图片中，当用于生成句子中的dog单词时，图片中狗相关的区域变的高亮 类似的第二张图中的stop标志，第三张图的人们，以及第四张图的树 图0-1 错误案例 当然在依赖图片生成文本的时候也会出现错误的...
Show and Tell: A Neural Image Caption Generator（图文转换）
KyrieHe的博客
12-25 3209
在”Show and Tell: Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge.“这篇论文中用TensorFlow实现了图文模型的转换，作者是Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio, Dumitru Erhan。 Show and Tell模型是一个深度神经网络，学习如
Neural Image Captioning 项目教程
最新发布
gitblog_00133的博客
09-24 367
Neural Image Captioning 项目教程 1、项目介绍 Neural Image Captioning (NIC) 是一个基于 Keras 2 实现的神经图像描述生成项目。该项目通过结合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 来生成图像的文本描述。NIC 项目的目标是自动生成与图像内容相关的自然语言描述，这在图像搜索、辅助视觉障碍者等领域具有广泛的应用前景。 2、...
图像标注：Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention
女王の专属领地
06-28 2167
这篇文章是2015年ICML上的一篇文章，把attention机制引入到图像领域的文章，作者Kelvin Xu 、Yoshua Bengio等人，来自多伦多大学和蒙特利尔大学。Image caption是计算机视觉的最初始任务，不仅要获得图片里的物体，还要表达他们之间的关系。目前现存的方法大都是encoder — decoder架构，利用CNN、RNN、LSTM等神经网络完成caption工作，比...
image caption笔记（三）：《Show, Attend and Tell_Neural Image Caption》
zlrai5895的博客
10-01 1715
一、模型结构 对LSTM部分做出的改动，其余与NIC相同。                                                          与原本的lstm公式相比  多了一个，就是attention应 用的结果。 首先 我们给不同位置的特征设置权重  权重的值和为1  这很自然就会想到使用softmax 在每个时刻t，我们都要设置不同位置的权重。在每...
Video Caption / 视频字幕：常用指标（BELU-4，ROUGE-L，METEOR，CIDEr，SPICE）和数据集总结
Alocus的博客
09-21 4412
Video Caption / 视频字幕：常用指标（BELU-4，ROUGE-L，METEOR，CIDEr，SPICE）和数据集总结
show and tell: a neural image caption generator
03-16
show and tell是一种神经图像字幕生成器，它...这种技术利用了深度学习的方法，通过训练神经网络来学习图像和文字之间的关系，从而实现自动化的图像字幕生成。这种技术在图像识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值