Image captioning ViT

使用 Vision Transformer 进行图像字幕

例子：

生成的说明文字：一匹黑马奔跑穿过草地

该存储库包含一个项目，该项目探索使用 Vision Transformers (ViT) 的图像字幕任务。该项目旨在通过结合变形金刚和计算机视觉的力量来生成图像的描述性标题。它利用最先进的预训练 ViT 模型，并采用注意力机制和语言建模等技术来生成准确且与上下文相关的字幕。

文章链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

目录

• 介绍
• 数据集
• 安装
• 用法
• 使用的方法
• 技术
• 贡献
• 执照

介绍

图像字幕是一个具有挑战性的问题，涉及为图像生成类似人类的描述。通过利用 Vision Transformers，该项目旨在提高图像理解和字幕生成能力。计算机视觉和 Transformer 的结合在各种自然语言处理任务中显示出了有希望的结果，该项目探索了它们在图像字幕中的应用。

您可以在此处找到有关我如何使用 Litserve 处理创建图像字幕服务器的更多详细信息：Litserve。

数据集

该项目使用的数据集由成对的图像标题数据组成。每幅图像都与一个或多个描述性标题相关联。该数据集不包含在此存储库中，但您可以找到流行的图像字幕数据集（例如 MS COCO、Flickr30k 或 Conceptual Captions）进行实验。

微调

您可以在微调目录中找到有关对您自己的数据集进行微调的笔记本：此处

安装

要使用此存储库中的代码，请按照下列步骤操作：

1. 克隆存储库： git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. 导航到项目目录： cd image-captioning-vision-transformers
3. 安装所需的依赖项： pip install -r requirements.txt

用法

1. 确保您已安装所需的依赖项。
2. 以适当的格式准备数据集并将其保存在项目目录中。
3. 修改代码以加载和预处理数据集。
4. 使用提供的脚本训练 Vision Transformer 模型或根据您的特定要求进行调整。
5. 评估训练后的模型并生成测试图像的标题。
6. 探索和试验不同的模型配置和超参数以提高性能。

使用的方法

本项目采用了以下方法和技术：

• 视觉变压器 (ViT)
• 注意力机制
• 语言建模
• 迁移学习
• 图像字幕的评估指标（例如 BLEU、METEOR、CIDEr）

技术

该项目是用 Python 实现的，并使用以下库：

• 火炬
• 变形金刚
• 火炬视觉
• 数值模拟
• NLTK
• Matplotlib

贡献

欢迎对此项目做出贡献。要做出贡献，请按照以下步骤操作：

1. 分叉存储库。
2. 创建一个新分支： git checkout -b feature/your-feature
3. 进行更改并提交： git commit -m 'Add some feature'
4. 推送到分支： git push origin feature/your-feature
5. 提交拉取请求。

执照

该项目已获得 MIT 许可证的许可。

博客链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

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