图像中文描述

图像中文描述问题融合了计算机视觉与自然语言处理两个方向，对图片输出一句话的描述。
描述句子要求符合自然语言习惯，点明图像中的重要信息，涵盖主要人物、场景、动作等内容。

此项目是人工智能实践的课程项目，非常感谢曹健老师和每一位队友！

Our Demo:https://www.bilibili.com/video/av39947484
Reference Paper: Show and Tell: A Neural Image Caption Generator https://arxiv.org/pdf/1411.4555
Reference Code:https://github.com/foamliu/Image-Captioning

技术细节详见博客:https://hughchi.github.io/2019/04/12/图像中文描述/

Environment

Python==3.5
Tensorflow==1.5.0
Keras==2.2.2

数据集

数据来自2017 AI Challenger
数据集对给定的每一张图片有五句话的中文描述。数据集包含30万张图片，150万句中文描述。
训练集：210,000 张
验证集：30,000 张
测试集 A：30,000 张
测试集 B：30,000 张
数据集下载，放在data目录

模型结构

Result

使用方式

Demo

下载 预训练模型 放在models目录

$ python app.py

Image	Caption
	Beam Search, k=1: 一个穿着潜水服的人在蔚蓝的海里潜水 Beam Search, k=3: 海面上有一个穿着潜水服的人在潜水 Beam Search, k=5: 海面上有一个穿着潜水服的人在潜水 Beam Search, k=7: 波涛汹涌的大海里有一个穿着潜水服的人在冲浪
	Beam Search, k=1: 大厅里一群人旁边有一个穿着黑色衣服的女人在下国际象棋 Beam Search, k=3: 大厅里一群人的旁边有一个左手托着下巴的女人在下国际象棋 Beam Search, k=5: 大厅里一群人旁有一个戴着眼镜的女人在下国际象棋 Beam Search, k=7: 大厅里一群人旁边有一个戴着眼镜的女人在下国际象棋

数据预处理

$ python generated.py

训练

$ python backward.py

可视化训练过程

$ tensorboard --logdir path_to_current_dir/logs

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