Image captioning ViT

Keterangan Gambar Menggunakan Vision Transformers

Contoh:

Caption Generated: seekor kuda hitam berlari melintasi lapangan berumput

Repositori ini berisi proyek yang mengeksplorasi tugas pembuatan teks gambar menggunakan Vision Transformers (ViTs). Proyek ini bertujuan untuk menghasilkan keterangan deskriptif untuk gambar dengan menggabungkan kekuatan Transformers dan visi komputer. Ini memanfaatkan model ViT terlatih yang canggih dan menggunakan teknik seperti mekanisme perhatian dan pemodelan bahasa untuk menghasilkan teks yang akurat dan relevan secara kontekstual.

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

Daftar isi

• Perkenalan
• Kumpulan data
• Instalasi
• Penggunaan
• Metode yang Digunakan
• Teknologi
• Berkontribusi
• Lisensi

Perkenalan

Pembuatan teks gambar adalah masalah menantang yang melibatkan pembuatan deskripsi gambar yang mirip manusia. Dengan memanfaatkan Vision Transformers, proyek ini bertujuan untuk mencapai peningkatan pemahaman gambar dan pembuatan teks. Kombinasi visi komputer dan Transformers telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, dan proyek ini mengeksplorasi penerapannya pada pembuatan teks gambar.

Anda dapat menemukan detail selengkapnya tentang cara saya menggunakan Litserve untuk menangani pembuatan server teks gambar di sini: Litserve .

Kumpulan data

Dataset yang digunakan untuk proyek ini terdiri dari data keterangan gambar berpasangan. Setiap gambar dikaitkan dengan satu atau lebih keterangan deskriptif. Kumpulan data tidak disertakan dalam repositori ini, tetapi Anda dapat menemukan kumpulan data teks gambar populer seperti MS COCO, Flickr30k, atau Teks Konseptual untuk eksperimen.

Penyempurnaan

Anda dapat menemukan buku catatan tentang penyetelan pada kumpulan data Anda sendiri di direktori penyempurnaan: di sini

Instalasi

Untuk menggunakan kode dalam repositori ini, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Kloning repositori: git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. Arahkan ke direktori proyek: cd image-captioning-vision-transformers
3. Instal dependensi yang diperlukan: pip install -r requirements.txt

Penggunaan

1. Pastikan Anda telah menginstal dependensi yang diperlukan.
2. Siapkan kumpulan data Anda dalam format yang sesuai dan simpan di direktori proyek.
3. Ubah kode untuk memuat dan memproses terlebih dahulu kumpulan data Anda.
4. Latih model Vision Transformer menggunakan skrip yang disediakan atau sesuaikan dengan kebutuhan spesifik Anda.
5. Evaluasi model yang dilatih dan buat keterangan untuk gambar uji.
6. Jelajahi dan bereksperimen dengan berbagai konfigurasi model dan hyperparameter untuk meningkatkan performa.

Metode yang Digunakan

Metode dan teknik berikut digunakan dalam proyek ini:

• Transformator Visi (ViTs)
• Mekanisme perhatian
• Pemodelan bahasa
• Mentransfer pembelajaran
• Metrik evaluasi untuk pembuatan teks gambar (misalnya, BLEU, METEOR, CIDEr)

Teknologi

Proyek ini diimplementasikan dengan Python dan menggunakan perpustakaan berikut:

• PyTorch
• transformator
• Visi Obor
• NomorPy
• NLTK
• Matplotlib

Berkontribusi

Kontribusi untuk proyek ini sangat diharapkan. Untuk berkontribusi, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Cabangkan repositori.
2. Buat cabang baru: git checkout -b feature/your-feature
3. Buat perubahan Anda dan komit: git commit -m 'Add some feature'
4. Dorong ke cabang: git push origin feature/your-feature
5. Kirimkan permintaan tarik.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi MIT.

Tautan ke Blog: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Ikuti untuk proyek yang lebih menarik