从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型资源-CSDN文库

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从头开始在从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型中开发深度学习字幕生成模型

图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。

字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。

一般图像描述或字幕生成需要使用计算机视觉方法来了解图像内容，也需要自然语言处理模型将对图像的理解转换成正确顺序

的文字。近期，深度学习方法在该问题的多个示例上获得了顶尖结果。

深度学习方法在字幕生成问题上展现了顶尖的结果。这些方法最令人印象深刻的地方：给定一个图像，我们无需复杂的数据准

备和特殊设计的流程，就可以使用端到端的方式预测字幕。

本教程将介绍如何从头开发能生成图像字幕的深度学习模型。

完成本教程，你将学会：

如何为训练深度学习模型准备图像和文本数据。

如何设计和训练深度学习字幕生成模型。

如何评估一个训练后的字幕生成模型，并使用它为全新的图像生成字幕。

教程概览

该教程共分为 6 部分：

1. 图像和字幕数据集

2. 准备图像数据

3. 准备文本数据

4. 开发深度学习模型

5. 评估模型

6. 生成新的字幕

Python 环境

本教程假设你已经安装了 Python SciPy 环境，该环境完美适合 Python 3。你必须安装 Keras（2.0 版本或更

高），TensorFlow 或 Theano 后端。本教程还假设你已经安装了 scikit-learn、Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等科学计算与

绘图软件库。

我推荐在 GPU 系统上运行代码。你可以在 Amazon Web Services 上用廉价的方式获取 GPU：如何在 AWS GPU 上运行

Jupyter noterbook？

图像和字幕数据集

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从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型

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