Image captioning ViT
1.0.0
예:
생성된 캡션: 잔디밭을 달리는 검은 말
이 저장소에는 ViT(Vision Transformers)를 사용하여 이미지 캡션 작업을 탐색하는 프로젝트가 포함되어 있습니다. 이 프로젝트는 Transformers와 컴퓨터 비전의 기능을 결합하여 이미지에 대한 설명 캡션을 생성하는 것을 목표로 합니다. 사전 훈련된 최첨단 ViT 모델을 활용하고 주의 메커니즘 및 언어 모델링과 같은 기술을 사용하여 정확하고 상황에 맞게 관련성이 높은 캡션을 생성합니다.
기사 링크: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/
이미지 캡션은 이미지에 대해 인간과 유사한 설명을 생성하는 것과 관련된 어려운 문제입니다. Vision Transformers를 활용하여 이 프로젝트는 향상된 이미지 이해 및 캡션 생성을 달성하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전과 Transformers의 결합은 다양한 자연어 처리 작업에서 유망한 결과를 보여 주었으며, 이 프로젝트에서는 이미지 캡션에 대한 적용을 탐구합니다.
Litserve를 사용하여 이미지 캡션 서버 생성을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기(Litserve)에서 확인할 수 있습니다.
이 프로젝트에 사용된 데이터 세트는 이미지-캡션 데이터 쌍으로 구성됩니다. 각 이미지는 하나 이상의 설명 캡션과 연결되어 있습니다. 데이터세트는 이 저장소에 포함되어 있지 않지만 실험을 위해 MS COCO, Flickr30k 또는 개념적 캡션과 같은 인기 있는 이미지 캡션 데이터세트를 찾을 수 있습니다.
미세 조정 디렉터리에서 자신의 데이터 세트에 대한 미세 조정에 대한 노트북을 찾을 수 있습니다: 여기
이 저장소의 코드를 사용하려면 다음 단계를 따르세요.
git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.gitcd image-captioning-vision-transformerspip install -r requirements.txt 이 프로젝트에는 다음 방법과 기술이 사용됩니다.
이 프로젝트는 Python으로 구현되었으며 다음 라이브러리를 활용합니다.
이 프로젝트에 대한 기여를 환영합니다. 참여하려면 다음 단계를 따르세요.
git checkout -b feature/your-featuregit commit -m 'Add some feature'git push origin feature/your-feature이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.
블로그 링크: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/
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