Image captioning ViT

Legendagem de imagens usando transformadores de visão

Exemplo:

Legenda gerada: um cavalo preto correndo por um campo gramado

Este repositório contém um projeto que explora a tarefa de legendagem de imagens usando Vision Transformers (ViTs). O projeto visa gerar legendas descritivas para imagens combinando o poder dos Transformers e da visão computacional. Ele aproveita modelos ViT pré-treinados de última geração e emprega técnicas como mecanismos de atenção e modelagem de linguagem para gerar legendas precisas e contextualmente relevantes.

Link do artigo: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Índice

• Introdução
• Conjunto de dados
• Instalação
• Uso
• Métodos usados
• Tecnologias
• Contribuindo
• Licença

Introdução

A legendagem de imagens é um problema desafiador que envolve a geração de descrições humanas para imagens. Ao utilizar Vision Transformers, este projeto visa melhorar a compreensão da imagem e a geração de legendas. A combinação de visão computacional e Transformers tem mostrado resultados promissores em diversas tarefas de processamento de linguagem natural, e este projeto explora sua aplicação à legendagem de imagens.

Você pode encontrar mais detalhes sobre como usei o Litserve para criar um servidor de legendagem de imagens aqui: Litserve.

Conjunto de dados

O conjunto de dados usado para este projeto consiste em dados de legenda de imagem emparelhados. Cada imagem está associada a uma ou mais legendas descritivas. O conjunto de dados não está incluído neste repositório, mas você pode encontrar conjuntos de dados populares de legendas de imagens, como MS COCO, Flickr30k ou Conceptual Captions para experimentação.

Afinação

Você pode encontrar o notebook sobre ajuste fino em seu próprio conjunto de dados no diretório de ajuste fino: aqui

Instalação

Para usar o código neste repositório, siga estas etapas:

1. Clone o repositório: git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. Navegue até o diretório do projeto: cd image-captioning-vision-transformers
3. Instale as dependências necessárias: pip install -r requirements.txt

Uso

1. Certifique-se de ter instalado as dependências necessárias.
2. Prepare seu conjunto de dados no formato apropriado e salve-o no diretório do projeto.
3. Modifique o código para carregar e pré-processar seu conjunto de dados.
4. Treine o modelo do Vision Transformer usando os scripts fornecidos ou adapte-os aos seus requisitos específicos.
5. Avalie o modelo treinado e gere legendas para imagens de teste.
6. Explore e experimente diferentes configurações de modelo e hiperparâmetros para melhorar o desempenho.

Métodos usados

Os seguintes métodos e técnicas são empregados neste projeto:

• Transformadores de Visão (ViTs)
• Mecanismos de atenção
• Modelagem de linguagem
• Transferir aprendizagem
• Métricas de avaliação para legendagem de imagens (por exemplo, BLEU, METEOR, CIDEr)

Tecnologias

O projeto é implementado em Python e utiliza as seguintes bibliotecas:

• PyTorch
• Transformadores
• TorchVision
• NumPy
• NLTK
• Matplotlib

Contribuindo

Contribuições para este projeto são bem-vindas. Para contribuir, siga estes passos:

1. Bifurque o repositório.
2. Crie um novo branch: git checkout -b feature/your-feature
3. Faça suas alterações e confirme-as: git commit -m 'Add some feature'
4. Empurre para o branch: git push origin feature/your-feature
5. Envie uma solicitação pull.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.

Link para o blog: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Siga para projetos mais interessantes