Image captioning ViT

Bildunterschrift mit Vision Transformers

Beispiel:

Bildunterschrift: Ein schwarzes Pferd läuft durch ein Grasfeld

Dieses Repository enthält ein Projekt, das die Aufgabe der Bildunterschrift mithilfe von Vision Transformers (ViTs) untersucht. Das Projekt zielt darauf ab, beschreibende Bildunterschriften zu generieren, indem es die Leistungsfähigkeit von Transformers und Computer Vision kombiniert. Es nutzt modernste vorab trainierte ViT-Modelle und nutzt Techniken wie Aufmerksamkeitsmechanismen und Sprachmodellierung, um genaue und kontextrelevante Untertitel zu generieren.

Artikellink: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Datensatz
• Installation
• Verwendung
• Verwendete Methoden
• Technologien
• Mitwirken
• Lizenz

Einführung

Bildunterschriften sind ein anspruchsvolles Problem, bei dem es darum geht, menschenähnliche Beschreibungen für Bilder zu erstellen. Durch den Einsatz von Vision Transformers zielt dieses Projekt darauf ab, ein verbessertes Bildverständnis und eine bessere Bildunterschriftengenerierung zu erreichen. Die Kombination von Computer Vision und Transformern hat bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache vielversprechende Ergebnisse gezeigt, und dieses Projekt untersucht ihre Anwendung auf Bildunterschriften.

Weitere Details dazu, wie ich Litserve zum Erstellen eines Bilduntertitelungsservers verwendet habe, finden Sie hier: Litserve.

Datensatz

Der für dieses Projekt verwendete Datensatz besteht aus gepaarten Bildunterschriftendaten. Jedem Bild sind eine oder mehrere beschreibende Bildunterschriften zugeordnet. Der Datensatz ist nicht in diesem Repository enthalten, aber Sie können zum Experimentieren beliebte Datensätze mit Bildunterschriften wie MS COCO, Flickr30k oder Conceptual Captions finden.

Feinabstimmung

Das Notizbuch zur Feinabstimmung Ihres eigenen Datensatzes finden Sie im Feinabstimmungsverzeichnis: hier

Installation

Um den Code in diesem Repository zu verwenden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. Navigieren Sie zum Projektverzeichnis: cd image-captioning-vision-transformers
3. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt

Verwendung

1. Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Abhängigkeiten installiert haben.
2. Bereiten Sie Ihren Datensatz im entsprechenden Format vor und speichern Sie ihn im Projektverzeichnis.
3. Ändern Sie den Code, um Ihren Datensatz zu laden und vorzuverarbeiten.
4. Trainieren Sie das Vision Transformer-Modell mithilfe der bereitgestellten Skripte oder passen Sie diese an Ihre spezifischen Anforderungen an.
5. Bewerten Sie das trainierte Modell und generieren Sie Bildunterschriften für Testbilder.
6. Erkunden und experimentieren Sie mit verschiedenen Modellkonfigurationen und Hyperparametern, um die Leistung zu verbessern.

Verwendete Methoden

In diesem Projekt kommen folgende Methoden und Techniken zum Einsatz:

• Vision Transformers (ViTs)
• Aufmerksamkeitsmechanismen
• Sprachmodellierung
• Lernen übertragen
• Bewertungsmetriken für Bildunterschriften (z. B. BLEU, METEOR, CIDEr)

Technologien

Das Projekt ist in Python implementiert und nutzt die folgenden Bibliotheken:

• PyTorch
• Transformatoren
• TorchVision
• NumPy
• NLTK
• Matplotlib

Mitwirken

Beiträge zu diesem Projekt sind willkommen. Um einen Beitrag zu leisten, befolgen Sie diese Schritte:

1. Forken Sie das Repository.
2. Erstellen Sie einen neuen Zweig: git checkout -b feature/your-feature
3. Nehmen Sie Ihre Änderungen vor und übernehmen Sie sie: git commit -m 'Add some feature'
4. Zum Zweig pushen: git push origin feature/your-feature
5. Senden Sie eine Pull-Anfrage.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.

Link zum Blog: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

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