Image captioning ViT

Субтитры к изображениям с использованием Vision Transformers

Пример:

Подпись создана: черная лошадь бежит по травянистому полю.

Этот репозиторий содержит проект, в котором исследуется задача создания подписей к изображениям с помощью Vision Transformers (ViTs). Целью проекта является создание описательных подписей к изображениям путем объединения возможностей Трансформеров и компьютерного зрения. Он использует самые современные предварительно обученные модели ViT и такие методы, как механизмы внимания и языковое моделирование, для создания точных и контекстуально релевантных подписей.

Ссылка на статью: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Оглавление

• Введение
• Набор данных
• Установка
• Использование
• Используемые методы
• Технологии
• Содействие
• Лицензия

Введение

Создание подписей к изображениям — сложная задача, требующая создания человеческих описаний изображений. Используя Vision Transformers, этот проект направлен на улучшение понимания изображений и создания подписей. Сочетание компьютерного зрения и Трансформеров показало многообещающие результаты в различных задачах обработки естественного языка, и в этом проекте исследуется их применение для субтитров к изображениям.

Более подробную информацию о том, как я использовал Litserve для создания сервера субтитров к изображениям, можно найти здесь: Litserve.

Набор данных

Набор данных, используемый для этого проекта, состоит из парных данных подписей к изображениям. Каждое изображение связано с одной или несколькими описательными подписями. Набор данных не включен в этот репозиторий, но вы можете найти популярные наборы данных для подписей к изображениям, такие как MS COCO, Flickr30k или Conceptual Captions, для экспериментов.

Тонкая настройка

Вы можете найти блокнот по точной настройке вашего собственного набора данных в каталоге тонкой настройки: здесь

Установка

Чтобы использовать код из этого репозитория, выполните следующие действия:

1. Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. Перейдите в каталог проекта: cd image-captioning-vision-transformers
3. Установите необходимые зависимости: pip install -r requirements.txt

Использование

1. Убедитесь, что вы установили необходимые зависимости.
2. Подготовьте набор данных в соответствующем формате и сохраните его в каталоге проекта.
3. Измените код для загрузки и предварительной обработки набора данных.
4. Обучите модель Vision Transformer, используя предоставленные сценарии, или адаптируйте их к вашим конкретным требованиям.
5. Оцените обученную модель и создайте подписи к тестовым изображениям.
6. Исследуйте и экспериментируйте с различными конфигурациями моделей и гиперпараметрами для повышения производительности.

Используемые методы

В проекте используются следующие методы и приемы:

• Трансформаторы зрения (ВиЦ)
• Механизмы внимания
• Языковое моделирование
• Трансферное обучение
• Метрики оценки подписей к изображениям (например, BLEU, METEOR, CIDEr)

Технологии

Проект реализован на Python и использует следующие библиотеки:

• PyTorch
• Трансформеры
• ТорчВижн
• NumPy
• НЛТК
• Матплотлиб

Содействие

Вклад в этот проект приветствуется. Чтобы внести свой вклад, выполните следующие действия:

1. Форкните репозиторий.
2. Создайте новую ветку: git checkout -b feature/your-feature
3. Внесите изменения и зафиксируйте их: git commit -m 'Add some feature'
4. Нажмите на ветку: git push origin feature/your-feature
5. Отправьте запрос на вытягивание.

Лицензия

Этот проект лицензируется по лицензии MIT.

Ссылка на блог: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

Следите за еще интересными проектами