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a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning:显示,参加和讲述| PyTorch教程以进行图像字...
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2021-05-07
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这是图像字幕的教程。 这是我正在编写的第一篇,是关于如何使用令人惊叹的PyTorch库自己实现酷模型的。 假定具备PyTorch,卷积和递归神经网络的基本知识。 如果您是PyTorch的新手,请先阅读PyTorch的和 。 问题,建议或更正可以作为问题发布。 我在Python 3.6使用PyTorch 0.4 。 2020年1月27日:添加了两个新教程的工作代码-和 内容 客观的 为了构建可以为图像生成描述性标题的模型,我们提供了它。 为了使事情简单,让我们实现“显示,出席和讲述”文件。 这绝不是当前的最新技术,但仍然相当惊人。 作者的原始实现可以在此处找到。 该模型学习在哪里看。 当您逐字生成标题时,可以看到模型的视线在图像上移动。 这是有可能的,因为它具有“注意”机制,该机制可以使其专注于图像中与下一个要说的单词最相关的部分。 以下是在训练或验证期间未看到的测试图
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a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master.zip (36个子文件)
a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master
train.py 13KB
create_input_files.py 479B
caption.py 8KB
img
babycake.png 429KB
bikefence.png 685KB
weights.png 1KB
catbanana.png 517KB
biketrain.png 662KB
att.png 161KB
dogtie.png 549KB
manbike.png 698KB
tommy.png 381KB
doublystochastic.png 1KB
decoder_no_att.png 105KB
decoder_att.png 955KB
sheep.png 535KB
model.png 452KB
boats.png 672KB
sorted2.jpg 318KB
birds.png 411KB
beam_search.png 576KB
plane.png 417KB
salad.png 587KB
sorted.jpg 149KB
firehydrant.png 730KB
encoder.png 323KB
utils.py 10KB
datasets.py 2KB
.idea
misc.xml 195B
caption.iml 441B
modules.xml 266B
vcs.xml 180B
models.py 9KB
LICENSE 1KB
eval.py 7KB
README.md 34KB
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