Image captioning ViT
1.0.0
例：
生成されたキャプション: 草原を走る黒い馬
このリポジトリには、Vision Transformers (ViT) を使用した画像キャプションのタスクを調査するプロジェクトが含まれています。このプロジェクトは、トランスフォーマーとコンピューター ビジョンの力を組み合わせて、画像の説明的なキャプションを生成することを目的としています。最先端の事前トレーニング済み ViT モデルを活用し、アテンション メカニズムや言語モデリングなどの技術を採用して、正確で文脈に応じたキャプションを生成します。
記事リンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/
画像キャプションは、画像に対して人間のような説明を生成することを伴う難しい問題です。このプロジェクトは、Vision Transformers を活用することで、画像理解とキャプション生成の向上を目指しています。コンピューター ビジョンとトランスフォーマーの組み合わせは、さまざまな自然言語処理タスクで有望な結果を示しており、このプロジェクトでは画像キャプションへの応用を検討しています。
Litserve を使用して画像キャプション サーバーの作成を処理した方法の詳細については、Litserve を参照してください。
このプロジェクトに使用されるデータセットは、ペアになった画像とキャプションのデータで構成されます。各画像には 1 つ以上の説明的なキャプションが関連付けられています。このデータセットはこのリポジトリには含まれていませんが、実験用に MS COCO、Flickr30k、Conceptual Captions などの一般的な画像キャプション データセットを見つけることができます。
独自のデータセットの微調整に関するノートブックは、finetuning ディレクトリにあります。
このリポジトリのコードを使用するには、次の手順に従います。
git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.gitcd image-captioning-vision-transformerspip install -r requirements.txt このプロジェクトでは次の方法とテクニックが採用されています。
プロジェクトは Python で実装され、次のライブラリを利用します。
このプロジェクトへの貢献は大歓迎です。貢献するには、次の手順に従います。
git checkout -b feature/your-featuregit commit -m 'Add some feature'git push origin feature/your-featureこのプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。
ブログへのリンク: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/
もっと興味深いプロジェクトをフォローしてください
