Image captioning ViT

คำบรรยายภาพโดยใช้ Vision Transformers

ตัวอย่าง:

สร้างคำบรรยาย: ม้าสีดำวิ่งผ่านทุ่งหญ้า

พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีโปรเจ็กต์ที่สำรวจงานคำบรรยายภาพโดยใช้ Vision Transformers (ViTs) โปรเจ็กต์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างคำอธิบายภาพโดยผสมผสานพลังของ Transformers และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยใช้ประโยชน์จากโมเดล ViT ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าที่ล้ำสมัย และใช้เทคนิคต่างๆ เช่น กลไกความสนใจและการสร้างแบบจำลองภาษา เพื่อสร้างคำบรรยายที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบท

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

สารบัญ

• การแนะนำ
• ชุดข้อมูล
• การติดตั้ง
• การใช้งาน
• วิธีการที่ใช้
• เทคโนโลยี
• มีส่วนร่วม
• ใบอนุญาต

การแนะนำ

คำบรรยายภาพเป็นปัญหาที่ท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการสร้างคำอธิบายภาพเหมือนมนุษย์ ด้วยการใช้ Vision Transformers โครงการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เกิดความเข้าใจเกี่ยวกับภาพและการสร้างคำบรรยายภาพที่ดีขึ้น การผสมผสานระหว่างคอมพิวเตอร์วิทัศน์และ Transformers แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าหวังในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ และโปรเจ็กต์นี้จะสำรวจการประยุกต์ใช้งานเหล่านี้กับคำบรรยายภาพ

คุณสามารถหารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ฉันใช้ Litserve ในการจัดการสร้างเซิร์ฟเวอร์คำบรรยายภาพได้ที่นี่: Litserve

ชุดข้อมูล

ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับโปรเจ็กต์นี้ประกอบด้วยข้อมูลคำบรรยายภาพที่จับคู่กัน แต่ละภาพเชื่อมโยงกับคำอธิบายภาพตั้งแต่หนึ่งภาพขึ้นไป ชุดข้อมูลไม่รวมอยู่ในที่เก็บนี้ แต่คุณสามารถค้นหาชุดข้อมูลคำบรรยายภาพยอดนิยม เช่น MS COCO, Flickr30k หรือ Conceptual Captions สำหรับการทดลองได้

การปรับแต่งอย่างละเอียด

คุณสามารถค้นหาสมุดบันทึกเกี่ยวกับการปรับแต่งชุดข้อมูลของคุณเองได้ในไดเร็กทอรีการปรับแต่ง: ที่นี่

การติดตั้ง

หากต้องการใช้โค้ดในที่เก็บนี้ ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล: git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. นำทางไปยังไดเร็กทอรีโปรเจ็กต์: cd image-captioning-vision-transformers
3. ติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จำเป็น: pip install -r requirements.txt

การใช้งาน

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จำเป็นแล้ว
2. เตรียมชุดข้อมูลของคุณในรูปแบบที่เหมาะสมและบันทึกลงในไดเร็กทอรีโปรเจ็กต์
3. แก้ไขโค้ดเพื่อโหลดและประมวลผลชุดข้อมูลล่วงหน้า
4. ฝึกอบรมโมเดล Vision Transformer โดยใช้สคริปต์ที่ให้มา หรือปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของคุณ
5. ประเมินโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมและสร้างคำบรรยายสำหรับรูปภาพทดสอบ
6. สำรวจและทดลองใช้การกำหนดค่าโมเดลและไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

วิธีการที่ใช้

มีการใช้วิธีการและเทคนิคต่อไปนี้ในโครงการนี้:

• วิชันทรานส์ฟอร์มเมอร์ส (ViT)
• กลไกความสนใจ
• การสร้างแบบจำลองภาษา
• ถ่ายทอดการเรียนรู้
• การวัดผลการประเมินคำบรรยายภาพ (เช่น BLEU, METEOR, CIDEr)

เทคโนโลยี

โปรเจ็กต์นี้ถูกนำไปใช้ใน Python และใช้ไลบรารีต่อไปนี้:

• ไพทอร์ช
• หม้อแปลงไฟฟ้า
• ทอร์ชวิชั่น
• นัมปี้
• เอ็นแอลทีเค
• Matplotlib

มีส่วนร่วม

ยินดีมีส่วนร่วมในโครงการนี้ หากต้องการมีส่วนร่วม ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

1. แยกพื้นที่เก็บข้อมูล
2. สร้างสาขาใหม่: git checkout -b feature/your-feature
3. ทำการเปลี่ยนแปลงและคอมมิต: git commit -m 'Add some feature'
4. พุชไปที่สาขา: git push origin feature/your-feature
5. ส่งคำขอดึง

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT

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

ติดตามโครงการที่น่าสนใจอื่นๆ