Image captioning ViT

使用 Vision Transformer 進行影像字幕

例子：

產生的說明文字：一匹黑馬奔跑穿過草地

該儲存庫包含一個項目，該項目探索使用 Vision Transformers (ViT) 的圖像字幕任務。該專案旨在透過結合變形金剛和電腦視覺的力量來產生圖像的描述性標題。它利用最先進的預訓練 ViT 模型，並採用注意力機制和語言建模等技術來產生準確且與上下文相關的字幕。

文章連結：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

目錄

• 介紹
• 數據集
• 安裝
• 用法
• 使用的方法
• 科技
• 貢獻
• 執照

介紹

圖像字幕是一個具有挑戰性的問題，涉及為圖像生成類似人類的描述。透過利用 Vision Transformers，該專案旨在提高圖像理解和字幕生成能力。電腦視覺和 Transformer 的結合在各種自然語言處理任務中顯示出了有希望的結果，該專案探索了它們在圖像字幕中的應用。

您可以在此處找到有關我如何使用 Litserve 處理創建圖像字幕伺服器的更多詳細資訊：Litserve。

數據集

此專案使用的資料集由成對的圖像標題資料組成。每個圖像都與一個或多個描述性標題相關聯。該資料集不包含在此儲存庫中，但您可以找到流行的圖像字幕資料集（例如 MS COCO、Flickr30k 或 Conceptual Captions）進行實驗。

微調

您可以在微調目錄中找到有關對您自己的資料集進行微調的筆記本：此處

安裝

若要使用此儲存庫中的程式碼，請按照下列步驟操作：

1. 克隆儲存庫： git clone https://github.com/your-username/image-captioning-vision-transformers.git
2. 導航至專案目錄： cd image-captioning-vision-transformers
3. 安裝所需的依賴項： pip install -r requirements.txt

用法

1. 確保您已安裝所需的依賴項。
2. 以適當的格式準備資料集並將其保存在專案目錄中。
3. 修改程式碼以載入和預處理資料集。
4. 使用提供的腳本訓練 Vision Transformer 模型或根據您的特定要求進行調整。
5. 評估訓練後的模型並產生測試圖像的標題。
6. 探索和試驗不同的模型配置和超參數以提高性能。

使用的方法

本計畫採用了以下方法和技術：

• 視覺變壓器 (ViT)
• 注意力機制
• 語言建模
• 遷移學習
• 影像字幕的評估指標（例如 BLEU、METEOR、CIDEr）

科技

該專案是用 Python 實現的，並使用以下程式庫：

• 火炬
• 變形金剛
• 火炬視覺
• 數值模擬
• NLTK
• Matplotlib

貢獻

歡迎對此項目做出貢獻。要做出貢獻，請按照以下步驟操作：

1. 分叉儲存庫。
2. 建立一個新分支： git checkout -b feature/your-feature
3. 進行更改並提交： git commit -m 'Add some feature'
4. 推到分支： git push origin feature/your-feature
5. 提交拉取請求。

執照

該項目已獲得 MIT 許可證的許可。

部落格連結：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/vision-transformers/

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